打开《Python 可视化数据分析》_学会挖掘大数据的价值_5.1 由 Matplotlib 开始数据可视化

【摘要】 本书摘自《Python网络爬虫 从入门到精通》一书中第1章，第1节，李迎著。

第5章 由 Matplotlib 开始数据可视化

Matplotlib 是一个 Python 2D绘图库，它可以在各种平台上以各种硬复制格 式和交互式环境生成出具有出版品质的图形。Matplotlib 可用于 Python 脚本， Python和 IPython shell、Jupyter 笔记本， Web 应用程序服务器和四个图形用户

界面工具包。

Matplotlib 试图让简单的事情变得更简单，让无法实现的事情变得可能实现。只 需几行代码即可生成绘图，直方图，散点图、条形图、箱体图、折线图等。同时它 还拥有一些扩展包，例如：和 basemap、cartopy结合绘制地图，和 mplot3D 结合绘 制3D图形。为了简单绘图， pyplot 模块提供了类似于MATLAB的界面，特别是与 IPython 结合使用时。对于高级用户，可以通过面向对象的界面或 MATLAB 用户熟悉的一组函数完全控制线条样式、字体属性、轴属性等。

5.1 基础用法介绍

Matplotlib 之所以是 Python 中画图的元老，是因为它给初学者提供所有绘制图形 的基本和定制功能，提供循序渐进学习绘图的所有步骤，同时其也是其他绘图库的基础。

我们可以结合高中时学习的线性代数对图形进行设置，包括：图形的样式和大 小、x,y 轴、范围和标度、x,y 轴的刻度线和标签细节、图例和图形的标题。下面通过示例来进一步学习使用。

5.1.1 Matplotlib 安装

Matplotlib 在使用之前需要安装，借助之前安装的 pip 进行，安装代码： pip installmatplotlib,如图5-1所示。 一般除了绘图库，还需要进行数据准备和计算的库Numpy,这个在第4章已经介绍如何安装。安装后需要在写代码之前导入需要的绘图库和数据生成或计算的库。通过 import matplotlib.pyplot as plt,import numpy as np分别导入。Matplotlib被简称为 plt,Numpy 包被简称为 np, 后面就会用简称。在 Python 中结合Numpy 、Matplotlib 、pandas, 我们可以顺畅地进行数据分析和 挖掘，下面分别讲解 Matplotlib 、pandas 两者的画图功能。在画图之前先郑重说明一 下代码缩写的问题，在学习代码中，经常会遇到如 pd 、np 、plt 等简写，这些是对 Python 中包的简称，跟在 as 后。为了简洁方便，每次用到 Numpy 、Matplotlib 、pandas 时，都需要利用import导入库，并且用到里面的方法时也需要写 Matplotlib.、Pandas., 所以会把一些库名简写，用 “pd” 代 替 “pandas”, 用 “np” 代 替 “numpy” 。 我们 也会在他人的代码中看到熟悉相同的代替，这里要熟知，后面遇到这个问题就不在 声明。

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