Python Matplotlib數(shù)據(jù)可視化模塊使用詳解

更新時(shí)間：2022年11月21日 15:29:24 作者：切糕師學(xué)AI

matplotlib是基建立在python之上，適用于創(chuàng)建靜態(tài)，動(dòng)畫(huà)和交互式可視化，通常與數(shù)據(jù)分析模塊pandas搭配使用，用于數(shù)據(jù)的分析和展示，適用于主流的操作系統(tǒng)，如Linux、Win、Mac

前言

為了將數(shù)據(jù)變成所有人都喜歡的圖形，就需要使用本文要介紹的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)Matplotlib。當(dāng)然，還有很多類(lèi)似的程序庫(kù)。但 Matplotlib 的功能更強(qiáng)大，而且可以很容易與Numpy、Pandas 等程序庫(kù)結(jié)合在一起使用。

Matplotlib 是一個(gè) Python 的 2D 繪圖庫(kù)。通過(guò) Matplotlib，開(kāi)發(fā)者可以僅需要幾行代碼，便可以生成繪圖，直方圖，功率譜，條形圖，錯(cuò)誤圖，散點(diǎn)圖等。學(xué)習(xí) Matplotlib，可讓數(shù)據(jù)可視化，更直觀的真實(shí)給用戶。使數(shù)據(jù)更加客觀、更具有說(shuō)服力。 Matplotlib 是 Python的庫(kù)，又是開(kāi)發(fā)中常用的庫(kù)。

1 matplotlib 開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建

如果使用的是 Anaconda Python 開(kāi) 發(fā) 環(huán) 境，那么Matplotlib 已經(jīng) 被集成進(jìn)Anaconda，并不需要單獨(dú)安裝。

如果使用的是標(biāo)準(zhǔn)的Python 開(kāi)發(fā)環(huán)境，可以使用下面的命令安裝 Matplotlib，語(yǔ)法格式如下：

pip install matplotlib

如果要了解 Matplotlib 更詳細(xì)的情況，請(qǐng)?jiān)L問(wèn)官方網(wǎng)站。網(wǎng)址如下：https://matplotlib.org。

安裝完 Matplotlib 后，可以測(cè)試一下 Matplotlib 是否安裝成功。進(jìn)入 Python 的環(huán)境使用下面的語(yǔ)句導(dǎo)入 matplotlib.pyplot 模塊。如果不出錯(cuò)，就說(shuō)明 Matplotlib 已經(jīng)安裝成功了。

import matplotlib.pyplot as plt

2 繪制基礎(chǔ)

在使用 Matplotlib 繪制圖形時(shí)，其中有兩個(gè)最為常用的場(chǎng)景。一個(gè)是畫(huà)點(diǎn)，一個(gè)是畫(huà)線。

pyplot 基本方法的使用如下。

2.1 繪制直線

在使用 Matplotlib 繪制線性圖時(shí)，其中最簡(jiǎn)單的是繪制線圖。在下面的實(shí)例代碼中，使用 Matplotlib 繪制了一個(gè)簡(jiǎn)單的直線。具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：

導(dǎo)入模塊 pyplot，并給它指定別名 plt，以免反復(fù)輸入 pyplot。在模塊 pyplot中包含很多用于生產(chǎn)圖表的函數(shù)。
將繪制的直線坐標(biāo)傳遞給函數(shù) plot()。
通過(guò)函數(shù) plt.show()打開(kāi) Matplotlib 查看器，顯示繪制的圖形。

【示例 1】使用 matplotlib 根據(jù)兩點(diǎn)繪制一條線

import matplotlib.pyplot as plt 
#將(0,1)點(diǎn)和(2,4)連起來(lái)
plt.plot([0,2],[1,4])
plt.show()

2.2 繪制折線

在上述的實(shí)例代碼中，使用兩個(gè)坐標(biāo)繪制一條直線，接下來(lái)使用平方數(shù)序列 1、4、9、16 和 25 來(lái)繪制一個(gè)折線圖。

【示例 2】使用 matplotlib 繪制折線圖

import matplotlib.pyplot as plt 
x=[1,2,3,4,5] 
squares=[1,4,9,16,25] 
plt.plot(x,squares)
plt.show()

2.3 設(shè)置標(biāo)簽文字和線條粗細(xì)

在上面的實(shí)例直線結(jié)果不夠完美，開(kāi)發(fā)者可以繪制的線條樣式進(jìn)行靈活設(shè)置。例如：可以設(shè)置線條的粗細(xì)、設(shè)置文字等。

【示例 3】使用 matplotlib 繪制折線圖并設(shè)置樣

import matplotlib.pyplot as plt 
datas=[1,2,3,4,5] 
squares=[1,4,9,16,25]
plt.plot(datas,squares,linewidth=5) 
#設(shè)置線條寬度#設(shè)置圖標(biāo)標(biāo)題，并在坐標(biāo)軸上添加標(biāo)簽plt.title('Numbers',fontsize=24) 
plt.xlabel('datas',fontsize=14) 
plt.ylabel('squares',fontsize=14)
plt.show()

Matplotlib 默認(rèn)情況不支持中文，可以使用以下簡(jiǎn)單的方法來(lái)解決：

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用來(lái)正常顯示中文標(biāo)簽

【示例 4】解決標(biāo)簽、標(biāo)題中的中文問(wèn)題

import matplotlib.pyplot as plt
datas=[1,2,3,4,5]
squares=[1,4,9,16,25] 
plt.plot(datas,squares,linewidth=5) 
#設(shè)置線條寬度#設(shè)置中文亂碼問(wèn)題
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 
#設(shè)置圖標(biāo)標(biāo)題，并在坐標(biāo)軸上添加標(biāo)簽
plt.title('標(biāo)題設(shè)置',fontsize=24) 
plt.xlabel('x 軸',fontsize=14)
plt.ylabel('y 軸',fontsize=14)
plt.show()

2.4 繪制一元二次方程的曲線 y=x^2

Matplotlib 有很多函數(shù)用于繪制各種圖形，其中 plot 函數(shù)用于曲線，需要將 200 個(gè)點(diǎn)的x 坐標(biāo)和 Y 坐標(biāo)分別以序列的形式傳入 plot 函數(shù)，然后調(diào)用 show 函數(shù)顯示繪制的圖形。一元二次方程的曲線。

【示例 5】使用 matplotlib 繪制一元二次方程曲線

import matplotlib.pyplot as plt 
#200 個(gè)點(diǎn)的 x 坐標(biāo)
x=range(-100,100)
#生成 y 點(diǎn)的坐標(biāo)
y=[i**2 for i in x ] 
#繪制一元二次曲線
plt.plot(x,y)
#調(diào)用 savefig 將一元二次曲線保存為 result.jpg
#plt.savefig('result.jpg') #如果直接寫(xiě)成 plt.savefig('cos')  會(huì)生成 cos.png
plt.show()

2.5 繪制正弦曲線和余弦曲線

使用 plt 函數(shù)繪制任何曲線的第一步都是生成若干個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)（x,y），理論上坐標(biāo)點(diǎn)是越多越好。本例取 0 到 10 之間 100 個(gè)等差數(shù)作為 x 的坐標(biāo)，然后將這 100 個(gè) x 坐標(biāo)值一起傳入 Numpy 的 sin 和 cos 函數(shù)，就會(huì)得到 100 個(gè) y 坐標(biāo)值，最后就可以使用 plot 函數(shù)繪制正弦曲線和余弦曲線。

【示例 6】使用 matplotlib 繪制正弦曲線和余弦曲線

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#生成 x 的坐標(biāo)（0-10 的 100 個(gè)等差數(shù)列）
x=np.linspace(0,10,100)
sin_y=np.sin(x) 
#繪制正弦曲線
plt.plot(x,sin_y) 
#繪制余弦曲線
cos_y=np.cos(x) 
plt.plot(x,cos_y) 
plt.show()

上面的示例可以看到，調(diào)用兩次 plot 函數(shù)，會(huì)將 sin 和 cos 曲線繪制到同一個(gè)二維坐標(biāo)系中，如果想繪制到兩張畫(huà)布中，可以調(diào)用 subplot()函數(shù)將畫(huà)布分區(qū)。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#將畫(huà)布分為區(qū)域，將圖畫(huà)到畫(huà)布的指定區(qū)域
x=np.linspace(1,10,100)
#將畫(huà)布分為 2 行 2 列，將圖畫(huà)到畫(huà)布的 1 區(qū)域
plt.subplot(2,2,1)
plt.plot(x,np.sin(x))
plt.subplot(2,2,3)
plt.plot(x,np.cos(x))
plt.show()

3 繪制散點(diǎn)圖

使用 scatter 函數(shù)可以繪制隨機(jī)點(diǎn)，該函數(shù)需要接收 x坐標(biāo)和 y 坐標(biāo)的序列。

【示例 8】使用 matplotlib 繪制 sin()函數(shù)的散點(diǎn)圖

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#畫(huà)散點(diǎn)圖
x=np.linspace(0,10,100)
#生成 0 到 10 中 100 個(gè)等差數(shù)
plt.scatter(x,np.sin(x))
plt.show()

【示例 9】繪制 10 種大小 100 種顏色的散點(diǎn)圖

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#  畫(huà) 10 種大小， 100 種顏色的散點(diǎn)圖
np.random.seed(0) 
x=np.random.rand(100) 
y=np.random.rand(100) 
colors=np.random.rand(100) 
size=np.random.rand(100)*1000
plt.scatter(x,y,c=colors,s=size,alpha=0.7)
plt.show()

作為線性圖的替代，可以通過(guò)向 plot() 函數(shù)添加格式字符串來(lái)顯示離散值。可以使用如表 2-2 格式化字符。

顏色的縮寫(xiě)如下：

【示例 10】繪制不同種類(lèi)不同顏色的線

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np
#不同種類(lèi)不同顏色的線
x=np.linspace(0,10,100) 
plt.plot(x,x+0,'-g')	#實(shí)線  綠色
plt.plot(x,x+1,'--c')	#虛線 淺藍(lán)色
plt.plot(x,x+2,'-.k')	#點(diǎn)劃線 黑色
plt.plot(x,x+3,'-r')	#實(shí)線  紅色
plt.plot(x,x+4,'o')	#點(diǎn)   默認(rèn)是藍(lán)色
plt.plot(x,x+5,'x')	#叉叉  默認(rèn)是藍(lán)色
plt.plot(x,x+6,'d')	#磚石  紅色
plt.show()

【示例 11】添加圖例

#不同種類(lèi)不同顏色的線并添加圖例
x=np.linspace(0,10,100)
plt.plot(x,x+0,'-g',label='-g')	#實(shí)線  綠色
plt.plot(x,x+1,'--c',label='--c')	#虛線 淺藍(lán)色
plt.plot(x,x+2,'-.k',label='-.k')	#點(diǎn)劃線 黑色
plt.plot(x,x+3,'-r',label='-r')	#實(shí)線  紅色
plt.plot(x,x+4,'o',label='o')	#點(diǎn)   默認(rèn)是藍(lán)色
plt.plot(x,x+5,'x',label='x')	#叉叉  默認(rèn)是藍(lán)色
plt.plot(x,x+6,'dr',label='dr')	#磚石  紅色
#添加圖例右下角 lower right	左上角 upper left  邊框  透明度  陰影  邊框?qū)挾?
plt.legend(loc='lower right',fancybox=True,framealpha=1,shadow=True,borderpad=1) 
plt.show()

4 繪制柱狀圖

使用 bar 函數(shù)可以繪制柱狀圖。柱狀圖需要水平的x 坐標(biāo)值，以及每一個(gè) x 坐標(biāo)值對(duì)應(yīng)的 y 坐標(biāo)值，從而形成柱狀的圖。柱狀圖主要用來(lái)縱向?qū)Ρ群蜋M向?qū)Ρ鹊?。例如，根?jù)年份對(duì)銷(xiāo)售收據(jù)進(jìn)行縱向?qū)Ρ?，x 坐標(biāo)值就表示年份，y 坐標(biāo)值表示銷(xiāo)售數(shù)據(jù)。

【示例 12】使用 bar()繪制柱狀圖，并設(shè)置柱的寬度

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
x=[1980,1985,1990,1995]
x_labels=['1980 年','1985 年','1990 年','1995 年']
y=[1000,3000,4000,5000]
plt.bar(x,y,width=3)
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用來(lái)正常顯示中文標(biāo)簽
plt.xticks(x,x_labels) 
plt.xlabel('年份') 
plt.ylabel('銷(xiāo)量')
plt.title('根據(jù)年份銷(xiāo)量對(duì)比圖')
plt.show()

需要注意的是 bar 函數(shù)的寬度并不是像素寬度。bar 函數(shù)會(huì)根據(jù)二維坐標(biāo)系的尺寸，以及 x 坐標(biāo)值的多少，自動(dòng)確定每一個(gè)柱的寬度，而 width 指定的寬度就是這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)柱寬度的倍數(shù)。該參數(shù)值可以是浮點(diǎn)數(shù)，如 0.5，表示柱的寬度是標(biāo)準(zhǔn)寬度的 0.5 倍。

【示例 13】使用 bar()和 barh()函數(shù)繪制柱狀圖

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
np.random.seed(0) 
x=np.arange(5) 
y=np.random.randint(-5,5,5) 
print(x,y)
# 將畫(huà)布分隔成一行兩列
plt.subplot(1,2,1) 
#在第一列中畫(huà)圖
v_bar=plt.bar(x,y)
#在第一列的畫(huà)布中 0 位置畫(huà)一條藍(lán)線
plt.axhline(0,color='blue',linewidth=2) 
plt.subplot(1,2,2)
#barh 將 y 和 x 軸對(duì)換 豎著方向?yàn)?x 軸
h_bar=plt.barh(x,y,color='red')
#在第二列的畫(huà)布中 0 位置處畫(huà)藍(lán)色的線
plt.axvline(0,color='red',linewidth=2) 
plt.show()

【示例 14】對(duì)柱狀圖的部分柱狀設(shè)置顏色

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
np.random.seed(0) 
x=np.arange(5) 
y=np.random.randint(-5,5,5)
v_bar=plt.bar(x,y,color='lightblue')
for bar,height in zip(v_bar,y):
    if height<0:
        bar.set(edgecolor='darkred',color='lightgreen',linewidth=3)
plt.show()

【示例 15】使用 bar()繪制三天中三部電影的票房變化

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np
#三天中三部電影的票房變化
real_names=['千與千尋','玩具總動(dòng)員 4','黑衣人：全球追緝']
real_num1=[5453,7548,6543] 
real_num2=[1840,4013,3421] 
real_num3=[1080,1673,2342]
#生成 x	第 1 天   第 2 天   第 3 天
x=np.arange(len(real_names))
x_label=['第{}天'.format(i+1) for i in range(len(real_names))]
#繪制柱狀圖#設(shè)置柱的寬度
width=0.3
plt.bar(x,real_num1,color='g',width=width,label=real_names[0])
plt.bar([i+width for i in x],real_num2,color='b',width=width,label=real_names[1]) 
plt.bar([i+2*width for i in x],real_num3,color='r',width=width,label=real_names[2]) 
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用來(lái)正常顯示中文標(biāo)簽
#修改 x 坐標(biāo)
plt.xticks([i+width for i in x],x_label)
#添加圖例plt.legend() #添加標(biāo)題
plt.title('3 天的票房數(shù)')
plt.show()

5 繪制餅狀圖

pie 函數(shù)可以繪制餅狀圖，餅圖主要是用來(lái)呈現(xiàn)比例的。只要傳入比例數(shù)據(jù)即可。

【示例 16】繪制餅狀圖

#導(dǎo)入模塊
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np
#準(zhǔn)備男、女的人數(shù)及比例
man=71351
woman=68187 
man_perc=man/(woman+man) 
woman_perc=woman/(woman+man) #添加名稱
labels=['男','女'] #添加顏色
colors=['blue','red'] #繪制餅狀圖  pie
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用來(lái)正常顯示中文標(biāo)簽
# labels  名稱 colors：顏色，explode=分裂  autopct 顯示百分比
paches,texts,autotexts=plt.pie([man_perc,woman_perc],labels=labels,colors=colors,explode=(0,0.05),autopct='%0.1f%%')
#設(shè)置餅狀圖中的字體顏色
for text in autotexts:
	text.set_color('white')
#設(shè)置字體大小
for text in texts+autotexts:
	text.set_fontsize(20)
plt.show()

6 繪制直方圖

直方圖與柱狀圖的分格類(lèi)似，都是由若干個(gè)柱組成，但直方圖和柱狀圖的含義卻有很大的差異。直方圖

是用來(lái)觀察分布狀態(tài)的，而柱狀圖是用來(lái)看每一個(gè) X 坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的 Y 的值的。也就是說(shuō)，直方圖關(guān)注的是分布，并不關(guān)心具體的某個(gè)值，而柱狀圖關(guān)心的是具體的某個(gè)值。使用 hist函數(shù)繪制直方圖。

【示例 17】繪制直方圖

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#頻次直方圖，均勻分布
#正太分布
x=np.random.randn(1000) 
#畫(huà)正太分布圖
# plt.hist(x)
plt.hist(x,bins=100) #裝箱的操作，將 10 個(gè)柱裝到一起及修改柱的寬度
plt.show()

【示例 18】同一畫(huà)布繪制三個(gè)直方圖

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#幾個(gè)直方圖畫(huà)到一個(gè)畫(huà)布中,第一個(gè)參數(shù)期望  第二個(gè)均值
x1=np.random.normal(0,0.8,1000) 
x2=np.random.normal(-2,1,1000) 
x3=np.random.normal(3,2,1000)
#參數(shù)分別是 bins：裝箱，alpha：透明度
kwargs=dict(bins=100,alpha=0.4) 
plt.hist(x1,**kwargs)
plt.hist(x2,**kwargs) 
plt.hist(x3,**kwargs) 
plt.show()

7 繪制等高線圖

【示例 19 】使用matplotlib 繪制等高線圖

#導(dǎo)入模塊
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np
x=np.linspace(-10,10,100)
y=np.linspace(-10,10,100)
#計(jì)算 x 和 y 的相交點(diǎn) a
X,Y=np.meshgrid(x,y)
# 計(jì)算 Z 的坐標(biāo)
Z=np.sqrt(X**2+Y**2) 
plt.contourf(X,Y,Z) 
plt.contour(X,Y,Z)
# 顏色越深表示值越小，中間的黑色表示 z=0.
plt.show()

8 繪制三維圖

使用 pyplot 包和 Matplotlib 繪制三維圖。

【示例 20】使用 Matplotlib 繪制三維圖

import matplotlib.pyplot as plt
#導(dǎo)入 3D 包
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
#創(chuàng)建 X、Y、Z 坐標(biāo)
X=[1,1,2,2] 
Y=[3,4,4,3] 
Z=[1,100,1,1]
fig = plt.figure()
#  創(chuàng)建了一個(gè) Axes3D 的子圖放到 figure 畫(huà)布里面
ax = Axes3D(fig) 
ax.plot_trisurf(X, Y, Z)
plt.show()