Python数据可视化怎么画？Matplotlib教程

前往漫画官网入口并下载

本篇文章向大家介绍《Python数据可视化怎么画？Matplotlib教程》，主要包括，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。

Matplotlib绘制折线图、散点图和柱状图的方法如下：1. 折线图使用plt.plot()函数，设置marker、linestyle等参数展示趋势；2. 散点图使用plt.scatter()函数，通过c、cmap等参数体现变量关系；3. 柱状图使用plt.bar()函数，设置颜色、标签等属性展示分类数据。掌握这三种图表可满足日常数据分析的可视化需求。

Python中绘制数据可视化图表，Matplotlib无疑是我的首选。它功能强大，几乎能满足你对静态图表的所有想象，从最简单的折线图到复杂的3D图，都能轻松驾驭。掌握了它，你就掌握了数据讲故事的基础能力。

解决方案

要开始用Matplotlib画图，你首先需要安装它。通常一个pip install matplotlib numpy就能搞定，因为数据处理经常需要NumPy。

最基础的绘图流程，通常是这样：导入matplotlib.pyplot，准备你的数据，然后调用绘图函数，最后显示图表。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 准备一些简单的数据
x = np.linspace(0, 10, 100) # 生成0到10之间的100个等间隔点
y = np.sin(x) # 计算这些点的正弦值

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)
plt.title('简单的正弦曲线') # 设置图表标题
plt.xlabel('X轴') # 设置X轴标签
plt.ylabel('Y轴') # 设置Y轴标签
plt.show() # 显示图表

你会发现，plt.plot()就是那个神奇的起点。Matplotlib内部其实是基于Figure（画布）和Axes（坐标系）的概念来组织的。plt.show()则负责把我们画好的东西呈现出来。对我来说，一开始理解这个Figure和Axes的关系有点绕，但一旦明白了，你会发现它提供了极大的灵活性。

Matplotlib如何绘制折线图、散点图和柱状图？

这几种图表是日常数据分析中最常用的。我通常会从它们开始，因为它们直观且用途广泛。

折线图 (Line Plot): 适合展示数据随时间或序列变化的趋势。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 模拟某产品销售额随月份变化
months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun']
sales = [150, 180, 220, 200, 250, 230]

plt.figure(figsize=(8, 4)) # 创建一个图表，并设置大小
plt.plot(months, sales, marker='o', linestyle='-', color='skyblue', label='月销售额')
plt.title('上半年产品销售趋势')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('销售额 (万元)')
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) # 添加网格线，并设置样式和透明度
plt.legend() # 显示图例
plt.show()

这里我习惯性地加了marker（标记点）和linestyle（线条样式），让线条看起来不那么单调。

散点图 (Scatter Plot): 用来观察两个变量之间的关系或数据的分布。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 模拟学生学习时长与考试成绩的关系
study_hours = np.random.rand(50) * 10 # 生成0-10小时的随机学习时长
exam_scores = 50 + study_hours * 5 + np.random.randn(50) * 5 # 根据学习时长生成考试成绩，加入随机扰动

plt.figure(figsize=(8, 5))
# c参数根据exam_scores上色，cmap设置颜色映射

今天关于《Python数据可视化怎么画？Matplotlib教程》的内容就介绍到这里了，是不是学起来一目了然！想要了解更多关于Matplotlib,数据可视化,散点图,柱状图,折线图的内容请关注golang学习网公众号！