Python 繪圖和可視化詳細介紹
Python之繪圖和可視化
1. 啟用matplotlib
最常用的Pylab模式的IPython（IPython --pylab）
2. matplotlib的圖像都位于Figure對象中。
可以使用plt.figure創(chuàng)建一個新的Figure，不能通過空Figure繪圖，必須用add_subplot創(chuàng)建一個或多個subplot axes[0,1]可以通過sharex和sharey指定subplot應該具有相同的X軸或Y軸。
利用Figure的subplots_adjust方法可以修改間距，wspace和hspace用于控制寬度和高度的百分比，可以用作subplot之間的間距。
3. 顏色、標記和線型
ax.plot(x,y,'g--')
4. 刻度標簽和實例
圖表裝飾項，實現方法：使用過程型 pyplot接口以及更為面向對象的原生matplotlib API。
5. 添加圖例（legend）
圖例是另一種用于標識圖表元素的重要工具，最簡單的方式是在添加suplot的時候傳入label參數：
fig = plt.figure();ax = add_subplot(1,1,1) ax.plot(randn(1000).cumsum(),,'k',label='one')
6. 注解以及在Subplot上繪圖
注解可以通過text、arrow和annotate等函數進行添加。
7. 將圖表保存到文件
得到一張帶有最小白邊且分辨率為400DPI的PNG圖片。
plt.savefig('figpath.png',dpi=400,bbox_inches='tight')
其中，dpi每英寸點數和bbox_inches可以剪出當前圖表周圍的空白部分。
8. matplotlib配置
利用rc方法，plt.rc('figure',figsize=(10,10))全局默認圖像大小為10X10
也可以寫成字典：
font_options = {'family':'monospace','weight':'bold','size':'small'}
plt.rc('font',**font_options)
9. pandas中的繪圖函數
線形圖:默認情況 柱狀圖：bar;barh 直方圖和密度圖：Series的hist方法、kin='kde' 散布圖：plt.scatter
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