第3章 Matplotlib数据可视化基础
Python利用matplotlib模块数据可视化绘制3D图
Python利⽤matplotlib模块数据可视化绘制3D图⽬录前⾔1matplotlib绘制3D图形2绘制3D画⾯图2.1源码2.2效果图3绘制散点图3.1源码3.2效果图4绘制多边形4.1源码4.2效果图5三个⽅向有等⾼线的3D图5.1源码5.2效果图6三维柱状图6.1源码6.2效果图7补充图7.1源码7.2效果图总结前⾔matplotlib实际上是⼀套⾯向对象的绘图库，它所绘制的图表中的每个绘图元素，例如线条Line2D、⽂字Text、刻度等在内存中都有⼀个对象与之对应。
为了⽅便快速绘图matplotlib通过pyplot模块提供了⼀套和MATLAB类似的绘图API，将众多绘图对象所构成的复杂结构隐藏在这套API内部。
我们只需要调⽤pyplot模块所提供的函数就可以实现快速绘图以及设置图表的各种细节。
pyplot模块虽然⽤法简单，但不适合在较⼤的应⽤程序中使⽤。
为了将⾯向对象的绘图库包装成只使⽤函数的调⽤接⼝，pyplot模块的内部保存了当前图表以及当前⼦图等信息。
当前的图表和⼦图可以使⽤plt.gcf()和plt.gca()获得，分别表⽰"Get Current Figure"和"Get Current Axes"。
在pyplot模块中，许多函数都是对当前的Figure或Axes对象进⾏处理，⽐如说：plt.plot()实际上会通过plt.gca()获得当前的Axes对象ax，然后再调⽤ax.plot()⽅法实现真正的绘图。
可以在Ipython中输⼊类似"plt.plot??"的命令查看pyplot模块的函数是如何对各种绘图对象进⾏包装的。
1 matplotlib绘制3D图形matplotlib可以绘制3D图形，有的版本中不具备该模块，可以进⼊python环境，输⼊from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 进⾏测试，如果导⼊成功则可以，否则需要安装matplotlib其他版本，这⾥我⽤的是2.0.2版本。
Python数据可视化库Matplotlib的使用
Python数据可视化库Matplotlib的使用随着数据的不断增加和呈现方式的多样化，数据可视化变得越来越重要。
当我们处理大量数据时，可视化图表是一个非常好的选择，它们可以帮助我们更好地理解和分析数据。
Matplotlib是一个广泛使用的Python数据可视化库，它可以用来创建各种图表，比如线图、散点图、柱状图等。
本文将介绍Matplotlib的基本知识，包括安装、常用函数和创建不同类型的图表等。
一、Matplotlib的安装Matplotlib需要安装在Python环境中才能使用。
安装Matplotlib的方法有很多，最简单的方法是使用pip命令。
在命令行中输入以下命令：pip install matplotlib当然，Matplotlib也可以通过Anaconda等Python发行版来安装。
二、Matplotlib的基本知识Matplotlib提供了丰富的接口来创建图表，支持各种类型的图表。
在使用Matplotlib之前，我们需要了解Matplotlib的核心对象：Figure、Axes和Axis。
Figure是最上层的容器，代表整个图形窗口。
在Matplotlib中，我们可以在Figure上添加一个或多个Axes来绘制图表。
Axes是绘图区域，它是Figure的一个子类。
在Axes内可以添加坐标轴（Axis）、文字（Text）、网格（Grid）和数据（Data）等。
Axis是数据的基本轴。
在Matplotlib中，我们可以创建一个或多个Axis对象，以及为每个Axis对象设置其属性和样式。
三、Matplotlib的基本用法1.绘制曲线图在Matplotlib中，我们可以使用plot()函数来绘制曲线图。
plot()函数的参数包括x轴和y轴的数据，以及设置曲线的样式和颜色等。
例如，我们可以使用以下代码来绘制一个简单的曲线图：import matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)y = np.sin(x)plt.plot(x, y)plt.show()在这个例子中，我们使用numpy库中的linspace()函数生成一个区间内的等差数列，并使用numpy库中的sin()函数生成对应的sin曲线。
使用Python进行数据可视化的基本技术
使用Python进行数据可视化的基本技术数据可视化是数据分析和数据处理的重要环节。
通过将数据转化为易于理解的图形和图表，数据可视化可以帮助人们更好地理解数据，从而做出更明智的决策。
Python是一种非常流行的编程语言，不仅广泛用于数据科学和机器学习，而且也被广泛用于数据可视化。
本文将介绍如何使用Python进行数据可视化的基本技术。
1. MatplotlibMatplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一。
该库提供了丰富的绘图工具，使用户可以创建各种图表。
Matplotlib中的最基本的图表是线图和散点图。
我们可以通过Matplotlib的plot（）函数来创建这些图形，如下所示：```import matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4, 5, 6]y = [2, 4, 6, 8, 10, 12]plt.plot(x, y)```这个简单的代码段将创建一个带有线条的图形，其中x轴和y 轴分别是x和y值。
Matplotlib还提供了许多其他绘图类型，包括柱状图、饼图和热图等。
2. SeabornSeaborn是一个基于Matplotlib的Python可视化库，用于创建漂亮的、复杂的统计图形。
Seaborn的优势是它提供了很多预定义的数据可视化模板，使用户不用自己编写代码也能创建漂亮的图形。
我们可以使用Seaborn创建散点图、折线图、箱线图等图表。
下面是一个使用Seaborn创建散点图的示例：```import seaborn as snsimport pandas as pdiris = sns.load_dataset("iris")sns.scatterplot(x="sepal_length", y="petal_length", data=iris)```这段代码将从Seaborn的数据集加载鸢尾花数据，并创建一个散点图，其中x轴是萼片长度，y轴是花瓣长度。
Pythonmatplotlib绘图可视化知识点整理（小结）
Pythonmatplotlib绘图可视化知识点整理（⼩结）⽆论你⼯作在什么项⽬上，IPython都是值得推荐的。
利⽤ipython --pylab，可以进⼊PyLab模式，已经导⼊了matplotlib库与相关软件包（例如Numpy和Scipy)，额可以直接使⽤相关库的功能。
本⽂作为学习过程中对matplotlib⼀些常⽤知识点的整理，⽅便查找。
这样IPython配置为使⽤你所指定的matplotlib GUI后端（TK/wxPython/PyQt/Mac OS X native/GTK)。
对于⼤部分⽤户⽽⾔，默认的后端就已经够⽤了。
Pylab模式还会向IPython引⼊⼀⼤堆模块和函数以提供⼀种更接近MATLAB的界⾯。
import matplotlib.pyplot as pltlabels='frogs','hogs','dogs','logs'sizes=15,20,45,10colors='yellowgreen','gold','lightskyblue','lightcoral'explode=0,0.1,0,0plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=50)plt.axis('equal')plt.show()matplotlib图标正常显⽰中⽂为了在图表中能够显⽰中⽂和负号等，需要下⾯⼀段设置：import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sas-serig']=['SimHei'] #⽤来正常显⽰中⽂标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #⽤来正常显⽰负号matplotlib inline和pylab inline可以使⽤ipython --pylab打开ipython命名窗⼝。
数据可视化教学大纲
数据可视化教学大纲数据可视化教学大纲数据可视化是一门重要的技能，它将数据转化为图表、图形和可视化的方式，帮助我们更好地理解和分析数据。
在当今信息爆炸的时代，数据可视化不仅在学术研究领域有着广泛的应用，也在商业、媒体、政府等领域发挥着重要的作用。
因此，为了培养学生的数据可视化能力，制定一份全面而有深度的教学大纲是非常必要的。
一、数据可视化基础在开始学习数据可视化之前，学生需要掌握一些基础知识。
首先，他们需要了解数据的基本概念，包括数据类型、数据收集和数据处理方法等。
其次，学生需要学习统计学的基础知识，如均值、中位数、标准差等，以便能够更好地理解和解读数据。
此外，学生还需要了解一些基本的图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，以及它们的适用场景和制作方法。
二、数据可视化工具在学习数据可视化的过程中，学生需要熟悉一些常用的数据可视化工具。
例如，他们可以学习使用Excel来制作简单的图表和图形，这是一个简单易用的工具。
此外，学生还可以学习使用更专业的数据可视化工具，如Tableau、Python的Matplotlib库等，这些工具可以帮助学生更灵活地制作各种类型的可视化图形。
三、数据可视化设计原则数据可视化不仅仅是将数据转化为图表和图形，更重要的是如何设计出清晰、美观、易于理解的可视化作品。
因此，在教学大纲中应该包含一些数据可视化设计原则的学习内容。
例如，学生可以学习如何选择合适的颜色和字体，如何设计清晰的图例和标签，如何避免信息过载等。
同时，学生还应该学习如何根据目标受众的需求来设计和调整可视化作品，以便能够更好地传达数据的信息。
四、数据可视化案例分析为了帮助学生更好地理解和应用数据可视化技巧，教学大纲中可以包含一些数据可视化案例的分析。
通过对一些真实的数据可视化作品进行分析，学生可以了解到不同类型的数据可视化作品在不同领域的应用，并学习到一些实用的技巧和经验。
例如，学生可以分析一些新闻媒体的数据可视化作品，了解它们是如何利用可视化手段来传达复杂的信息的。
大数据-Matplotlib基础绘图
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动态rc参数
3. 字体常用的rc参数
➢ 除字体与符号编码参数外，更多的字体常用rc参数名称、接收、取值如下表所示。
rc参数名称 font.family
font.style font.variant
解释
字体族，每一个族 对应多种字体 字体风格，正常或 罗马体及斜体
字体变化
font.weight 字体重量
plt.plot(x, np.sin(x))
plt.show()
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动态rc参数
2. 坐标轴常用的rc参数
➢ 更多的坐标轴常用的rc参数名称、解释、取值如下表所示。
rc参数名称 axes.facecolor axes.edgecolor axes.linewidth axes.grid
‘None’
意义 圆圈 菱形 六边形1 六边形2 水平线 八边形 五边形 像素 加号 无
marker取值 ‘.’ ‘s’ ‘*’ ‘d’ ‘v’ ‘<’ ‘>’ ‘^’ ‘\’ ‘x’
意义 点 正方形 星号 小菱形 一角朝下的三角形 一角朝左的三角形 一角朝右的三角形 一角朝上的三角形 竖线
X
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编号风格
1. 基础流程
➢ 通常情况下，在使用不同的数据重复的绘制同样 的图形时，选择自编函数来进行绘图。有时候也 会需要在图上添加文本标注。pyplot模块中，使 用matplotlib.pyplot.text()函数能够在任意位置添 加文本，其使用基本语法如下。
matplotlib.pyplot.text(x, y, s, fontdict=None, withdash=False, **kwargs)
使用Matplotlib进行地理数据可视化
使用Matplotlib进行地理数据可视化Matplotlib是一个Python库，用于绘制各种类型的图表和图形，包括地图。
它可以与其他库（如NumPy、Pandas）结合使用，使得在数据分析和可视化方面更加强大和灵活。
在本文中，我将介绍如何使用Matplotlib进行地理数据可视化，并提供一些示例代码。
首先，我们需要安装Matplotlib库。
可以通过在命令提示符中使用以下命令来安装：pip install matplotlib安装完成后，我们可以使用Matplotlib库开始地理数据可视化。
地球上的地理数据通常以经度和纬度的形式存在。
Matplotlib库中的Basemap模块提供了一种简单而强大的方式来处理地理坐标，并将其转换为绘图坐标。
因此，我们首先需要导入Basemap库：import matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.basemap import BasemapBasemap库提供了一些用于创建地图的函数。
我们可以使用这些函数来创建一个基本的地图，然后根据需要进行自定义。
首先，我们需要创建一个Basemap对象，然后使用imshow函数将其绘制出来：map = Basemap()map.drawcoastlines()plt.show()这将创建一个简单的地图，并使用drawcoastlines函数绘制出海岸线。
最后的plt.show()函数用于显示地图。
除了海岸线，我们还可以绘制其他一些地理数据，如国家边界、河流等。
Basemap库提供了许多绘制这些地理数据的函数，如drawcountries函数、drawrivers函数等。
下面是一个示例代码，将绘制出国家边界和河流：map = Basemap()map.drawcoastlines()map.drawcountries()map.drawrivers()plt.show()此外，我们还可以在地图上添加标签、网格线等其他元素。
matplotlib基本工作原理
matplotlib基本工作原理
matplotlib是数学绘图库，由John D. Hunter在2003年创建。
它用Python实现，提供一个类似于matlab的绘图接口，可以为科学研究和数据可视化提供极大的帮助。
该库的主要工作原理是将数据解释为数学对象并绘制它们。
matplotlib通过以下步骤将数据转换为绘图对象：
1. 创建Figure对象
Figure是一个整体的图像窗口，它提供了一个容器来组织所有要创建的子窗口及其绘图组件，并允许对其进行自定义设置。
可以使用plt.figure()函数创建Figure对象。
3. 绘制绘图对象
在子图上创建之后，可以开始绘制数据。
可以使用matplotlib的绘图函数，如
plt.plot()、plt.bar()、plt.scatter()等来绘制具体的数据。
这些函数返回一个绘图对象，可以在子图上进行自定义设置。
4. 添加标签和注释
数据绘制完成后，可以使用标签和注释来增强可读性。
可以使用plt.xlabel()、plt.ylabel()等函数为绘图添加标签，并使用plt.text()等函数添加注释。
5. 显示绘图
最后，可以使用plt.show()函数将绘图显示在屏幕上。
matplotlib支持在多个子图上同时绘制，也支持不同的布局和自定义设置。
总结
在matplotlib的基本工作原理中，数据可视化的所有过程都由代码完成，从创建Figure对象到展示绘图，每个步骤都可以进行自定义设置。
matplotlib灵活多样的API和支持多种数据格式的绘图能力，使它成为许多科学研究和数据可视化的利器。
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绘制散点图
scatter函数
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, alpha=None, **kwargs)
除了设置线条和字体的rc参数外，还有设置文本、箱线图、坐标轴、刻度、图例、标记、图片、图像保存 等rc参数。具体参数与取值可以参考官方文档。
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目录
1
了解绘图基础语法与常用参数
2
分析特征间的关系
3
分析特征内部数据分布与分散状况
4
小结
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12
绘制散点图
散点图
散点图（scatter diagram）又称为散点分布图， 是以一个特征为横坐标，另一个特征为纵坐标，利 用坐标点（散点）的分布形态反映特征间的统计关 系的一种图形。
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5
掌握pyplot基础语法
3.存与展示图形
第三部分主要用于保存和显示图形。
函数名称 plt.savafig plt.show
函数作用 保存绘制的图片，可以指定图片的分辨率、边缘的颜色等参数。 在本机显示图形。
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6
设置pyplot的动态rc参数
pyplot使用rc配置文件来自定义图形的各种默认属性，被称为rc配置或rc参数。
函数名称 plt.figure figure.add_subplot
函数作用 创建一个空白画布，可以指定画布大小，像素。 创建并选中子图，可以指定子图的行数，列数，与选中图片编号。
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4
掌握pyplot基础语法
2.添加画布内容
第二部分是绘图的主体部分。其中添加标题，坐标轴名称，绘制图形等步骤是并列的，没有先后顺序，可以 先绘制图形，也可以先添加各类标签。但是添加图例一定要在绘制图形之后。
‘None’
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意义 圆圈 菱形 六边形1 六边形2 水平线 八边形 五边形 像素 加号 无
marker取值 ‘.’ ‘s’ ‘*’ ‘d’ ‘v’ ‘<’ ‘>’ ‘^’ ‘\’ ‘x’
意义 点 正方形 星号 小菱形 一角朝下的三角形 一角朝左的三角形 一角朝右的三角形 一角朝上的三角形 竖线 X
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绘制折线图
折线图
折线图（line chart）是一种将数据点按照顺序连接起 来的图形。可以看作是将散点图，按照x轴坐标顺序连 接起来的图形。
折线图的主要功能是查看因变量y随着自变量x改变的趋 势，最适合用于显示随时间（根据常用比例设置）而变 化的连续数据。同时还可以看出数量的差异，增长趋势 的变化。
10
设置pyplot的动态rc参数
注意事项
由于默认的pyplot字体并不支持中文字符的显示，因此需要通过设置font.sans-serif参数改变绘图时的字 体，使得图形可以正常显示中文。同时，由于更改字体后，会导致坐标轴中的部分字符无法显示，因此需 要同时更改axes.unicode_minus参数。 • plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' ## 设置中文显示 • plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
常用参数及说明如下表所示。
参数名称 x，y s
c marker alpha
说明 接收array。表示x轴和y轴对应的数据。无默认。 接收数值或者一维的array。指定点的大小，若传入一维array则表示每个点的大小。默 认为None。 接收颜色或者一维的array。指定点的颜色，若传入一维array则表示每个点的颜色。默 认为None 接收特定string。表示绘制的点的类型。默认为None。 接收0-1的小数。表示点的透明度。默认为None。
大数据，成就未来
Matplotlib数据可视化基础
目录
1
了解绘图基础语法与常用参数
2
分析特征间的关系
3Leabharlann 分析特征内部数据分布与分散状况
4
小结
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2
掌握pyplot基础语法
基本绘图流程
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3
掌握pyplot基础语法
1.创建画布与创建子图
第一部分主要作用是构建出一张空白的画布，并可以选择是否将整个画布划分为多个部分，方便在同一幅图 上绘制多个图形的情况。最简单的绘图可以省略第一部分，而后直接在默认的画布上进行图形绘制。
lines.marker lines.markersize
解释 线条宽度 线条样式
线条上点的形状 点的大小
取值
取0-10之间的数值，默认为1.5。
可取“-”“--”“-.”“：”四种。 默认为“-”。 可取“o”“D”“h”“.”“,” “S”等20种，默认为None。
取0-10之间的数值，默认为1。
在pyplot中几乎所有的默认属性都是可以控制的，例如视图窗口大小以及每英寸点数、线条 宽度、颜色和样式、坐标轴、坐标和网格属性、文本、字体等。
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7
设置pyplot的动态rc参数
线条的常用rc参数名称、解释与取值
rc参数名称 lines.linewidth lines.linestyle
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8
设置pyplot的动态rc参数
常用线条类型解释
linestyle取值
--
意义 实线 长虚线
linestyle取值
-. :
意义 点线 短虚线
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9
设置pyplot的动态rc参数
线条标记解释
marker取值 ‘o’ ‘D’ ‘h’ ‘H’ ‘-’ ‘8’ ‘p’ ‘，’ ‘+’
函数名称 plt.title
plt.xlabel plt.ylabel plt.xlim plt.ylim plt.xticks plt.yticks plt.legend
函数作用 在当前图形中添加标题，可以指定标题的名称、位置、颜色、字体大小等参数。 在当前图形中添加x轴名称，可以指定位置、颜色、字体大小等参数。 在当前图形中添加y轴名称，可以指定位置、颜色、字体大小等参数。 指定当前图形x轴的范围，只能确定一个数值区间，而无法使用字符串标识。 指定当前图形y轴的范围，只能确定一个数值区间，而无法使用字符串标识。 指定x轴刻度的数目与取值。 指定y轴刻度的数目与取值。 指定当前图形的图例，可以指定图例的大小、位置、标签。