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Matplotlib绘图工具说明脑图思维导图

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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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