如何最简便的利用Python实现数据可视化?当然离不开matplotlib!,,01|Figure和


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01|Figure和Subplot:

matplotlib的图像全部在figure对象里面,就像是一片画布。figsize是figure的一个设置大小的属性。一个figure里面可以有无数个subplot,用来存放坐标系。

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python程序开始的时候加上程序开头加“%matplotlib”,可以显示figure,若是不加就跳不出figure图框。但是”%matplotlib inline“是直接表示在编程界面中的,不会再次跳出做图框的。

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若是未指定在某个ax上作图,matplotlib则会默认选择在最后的那个ax,若是没有则建立一个绘制。举个没有指定的例子:

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我们可以一次性建立许多个图框,接着在使用的时来实行索引使用就可以了。看下图中的subplots(2,3)就是一次性创建两行三列个坐标,然而axes[0,1]表明使用第0行第2列对应的图框。

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02|颜色,标记和线型:

经常使用的颜色,用其英文的首字母来代替。

标记是用在线性图上来强调实际数据点而使用的。

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线性则可以表示线的外形。

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03|刻度、标签和标题:

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04|图例:

添加subplot时,传入label参数后调用ax.legend()或plt.legend()就可以了。

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05|Pandas作图:

matplotlib并不是什么很高级的工具,想要成功组装一张图表,必须使用到它的各类组件才可以实现。

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这是由于建造一张完好的图表必须使用到这些,可是matplotlib要实现此功能必须编写很多行代码,然而pandas也许只要几行代码就能够轻松实现!

如何最简便的利用Python实现数据可视化?当然离不开matplotlib!

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