Matplotlib绘图工具说明脑图思维导图
Python二维绘图设计工具的说明及使用介绍
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思维导图大纲
Matplotlib-02思维导图模板大纲
Matplotlib之HelloWorld
定义
是一个专门绘制2D图表(3D图表))
原因
数据可视化, 可以让数据表现更加直观
实现一个简单的Matplotlib画图步骤
1. 导包: import matplotlib.pyplot as plt
2. 准备数据
3. 创建画布; plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)
4. 绘图(折线图) plt.plot(x, y)
5. 展示: plt.show()
Matplotlib三层结构（了解）
容器层
1. Canvas: 画板
2. Figure: 画布
3. 坐标系: Axes
辅助层
刻度, 坐标标题, 网格, 图例, 图像标题
图像层
折线图, 散点图, 柱状图, 直方图, 饼状图
折线图与基础绘图功能
绘图
1. 创建画布
2. 绘制图像
3.保存
API: plt.savefig(path)
注意: 保存图片必须在show方法之前
原因: show()清空画布
4. 展示
辅助层显示
添加x轴刻度
plt.xticks(x_ticks, x_ticks_labels)
添加y轴刻度
plt.yticks(y_ticks, y_ticks_labels)
注意
1. x轴刻度和y轴刻度没有关系
2. 第一参数必须是一个标量值(数值), 第二参数是显示的文本, 必须和第一个参数是一一对应
中文显示问题解决
simhei.ttf
windos和mac下解决中文乱码.zip
添加网格显示
API
plt.grid(True, linestyle='--', alpha, color)
- linestyle: 线的样式, -- 虚线图, - 实线
- alpha: 透明度
- color: 颜色
添加描述信息
- 添加x轴描述: plt.xlabel()
- 添加y轴描述: plt.ylabel()
- 添加标题: plt.title()
绘制多条折线图
多次调用plot方法
图例
- API: plt.legend(loc='best')
- 注意: 要求必须使用label标记图形
多个坐标显示
API: plt.subplots(nrows, ncols, figsize, dpi)
- nrows: 行数
- ncols: 列数
- figsize: 画布大小
- dpi: 清晰度
返回值
画布, 坐标系列表
坐标系功能
- set_xticks()
- set_yticks()
- set_xticklabels()
- set_xlabel()
- set_ylabel()
- set_title()
应用场景（折线图）
1. 描述数据的变化情况
2. 绘制函数图形
常见图像绘制
- 折线图: 用于展示数据的变化情况
- API: plt.plot(x, y)
- 散点图: 用于 观察两个变量间的关联, 显示离散点分布规律(情况)
- API: plt.scatter(x, y)
- 柱状图: 统计/对比
- API: plt.bar(x, height, width, color)
- 直方图: 展示连续数据的分布情况
- API: plit.hist(x, bins)
- 饼状图: 占比情况
- API: plt.pie(x, labels, autopct, colors)
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