在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化也非常重要，通過直觀的展示過程、結(jié)果數(shù)據(jù)，可以幫助我們清晰的理解數(shù)據(jù)，進而更好的進行分析。接下來就說一下Python數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化工具 Matplotlib 庫。

Matplotlib 是一個非常強大的Python 2D繪圖庫，使用它，我們可以通過圖表的形式更直觀的展現(xiàn)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化，使用起來也非常方便，而且支持繪制折線圖、柱狀圖、餅圖、直方圖、散點圖等。

可以使用以下命令進行安裝：

pip install matplotlib
# 或者
conda install matplotlib

簡單示例

繪制y=2x+1方程圖：

import matplotlib.pyplot as plt

# 創(chuàng)建figure對象(繪畫對象)
plt.figure(figsize=(4, 6))

# 繪制圖像
x = [1, 2, 3, 4]
y = [2*i+1 for i in x]
plt.plot(x, y)

# 顯示圖像
plt.show()

結(jié)果如下：

其中：

pyplot 是 Matplotlib 的子庫，該子庫提供了繪圖的接口及函數(shù)，可以快速地進行圖表的繪制。
plt.figure(figsize=(4, 6))表示創(chuàng)建一個繪圖對象，如果沒創(chuàng)建直接調(diào)用plot函數(shù)會自動創(chuàng)建一個繪圖對象，語法格式如下：

plt.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, ······)

常用的參數(shù)說明如下：

num：表示圖形編號，可以是int或string類型，默認為None，不傳遞則創(chuàng)建新圖形，并且圖形編號將遞增；傳遞了會返回該編號對應(yīng)圖形的引用。
figsize：表示畫布的寬度和高度，接收一個整數(shù)元組
dpi：表示繪圖對象的分辨率······
- plt.plot()函數(shù)表示在當(dāng)前繪圖對象中進行圖表的繪制，x和y分別表示x、y軸的數(shù)據(jù)。
- plt.show()表示顯示圖像，顯示后釋放figure對象資源。

二、折線圖繪制

折線圖是一種將數(shù)據(jù)點按照順序連起來的圖形，可以體現(xiàn)變量y隨變量x的變化情況。Matplotlib 提供了plot()函數(shù)繪制折線圖,其語法格式如下：

plt.plot(*args, **kwargs)

常用參數(shù)及說明如下：

x、y：分別表示x軸和y軸對應(yīng)的數(shù)據(jù)，接收列表類型參數(shù)
color：表示折線的顏色
marker：表示折線上點的類型，有“.”、“o”、“v”等等類型
linestyle：表示折線的類型，默認為“-”，表示實線，設(shè)置為“--”表示長虛線，設(shè)置為“-.”表示點線，設(shè)置為“:”表示點虛線
linewidth：表示折線的粗細
alpha：表示點的透明度，接收0~1之間的小數(shù)

例如，繪制某地區(qū)周一到周日平均溫度變化折線圖：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 8))
# 周一到周日平均溫度數(shù)據(jù)
plt.plot([1,2,3,4,5,6,7], [12,11,11,13,12,10,10])
plt.show()

結(jié)果輸出如下：

但是可以看出，圖表并不是很好看，我們可以給圖表添加一些標(biāo)簽和圖例，讓圖表更加清晰好看，

具體方法如下：

plt.title()：指定當(dāng)前圖表的標(biāo)題，包括名稱、位置、顏色、字體大小等
plt.xlabel()：指定當(dāng)前圖表x軸的名稱、位置、顏色、字體大小等
plt.ylabel()：指定當(dāng)前圖表y軸的名稱、位置、顏色、字體大小等
plt.xlim()：指定當(dāng)前圖表x軸的范圍
plt.ylim()：指定當(dāng)前圖表y軸的范圍
plt.xticks()：指定當(dāng)前圖表x軸刻度
plt.yticks()：指定當(dāng)前圖表y軸刻度
····

import matplotlib.pyplot as plt
# 設(shè)置支持中文
plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei']
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.plot([1,2,3,4,5,6,7], [12,11,11,13,12,10,10], linestyle="-", marker=".")
plt.xlabel("時間")
plt.ylabel("溫度")
plt.yticks([i for i in range(20)][::5])
plt.show()

結(jié)果輸出如下：