python学习之路--可视化利器matplotlib(上)
发布网友
发布时间：2024-09-30 15:09
共1个回答
热心网友
时间：2024-10-26 08:54
在开始绘制任何图形之前，确保你的环境已经正确配置，通常需要添加以下代码：
1. **初始化设置**：
- `import matplotlib.pyplot as plt`
- `plt.style.use('seaborn-whitegrid')`（可选，用于设置绘图风格）
2. **坐标系的建立**：
- `add_subplot`：面向对象的创建方法，需先创建画布，再添加坐标系。
- `plt.subplot`：函数式方法，直接调用创建坐标系，可一次创建多个。
- `plt.subplots`：同样函数式方法，一次创建多个坐标系。
3. **作图函数**：
- `plot`：用于绘制折线图。
- `bar`：用于绘制柱形图。
- `barh`：用于绘制条形图。
- `pie`：用于绘制饼图。
- `scatter`：用于绘制散点图。
- `stackplot`：用于绘制面积图。
- `polar`：用于绘制雷达图。
- `imshow`：用于展示热力图。
4. **图表标题**：
- 使用`plt.title`设置图表标题，参数包括标题内容、位置、字体大小、颜色和宽度。
5. **坐标轴设置**：
- `plt.xlabel`和`plt.ylabel`用于设置轴标题。
- `plt.xlim`和`plt.ylim`用于设置坐标轴范围。
- `plt.xticks`和`plt.yticks`用于设置刻度位置。
6. **附加元素**：
- `plt.grid`用于添加网格线，参数可设置网格线的样式、位置和颜色。
- `plt.text`用于添加文本标签。
- `plt.annotate`用于添加注释，包括箭头样式、位置信息。
- `plt.table`用于插入表格数据。
- `plt.legend`用于添加图例。
7. **折线图**：
- 使用`plt.plot`绘制，参数包括线条样式、宽度、颜色、标记样式、标记大小、颜色、边框颜色、边框宽度和填充颜色。
8. **柱形图与条形图**：
- `plt.bar`用于柱形图绘制，参数包括柱子位置、高度、宽度、颜色、边框颜色、对齐方式。
- `plt.barh`用于条形图绘制。
9. **饼图**：
- `plt.pie`绘制饼图，参数包括数据、爆炸效果、标签、数值格式、距离中心的距离、阴影、边框宽度和颜色。
10. **散点图**：
- `plt.scatter`用于绘制散点图，参数包括x坐标、y坐标、标记样式、大小、颜色、边缘颜色和线宽。
以上内容覆盖了Matplotlib的基本使用和参数设置，掌握这些基础知识，将为你在数据可视化道路上提供坚实的基础。随着实践的深入，你将能够更熟练地使用Matplotlib，为数据赋予生动的视觉表达。
