数据可视化（一）：matplotlib

1. matplotlib简介

Matplotlib是一个Python 2D绘图库，能够生成各类硬拷贝格式和跨平台交互式环境的出版物质量数据。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。

2. matplotlib安装

matplotlib安装可使用源码安装和pip安装。pip安装方式以下：

pip install matplotlib

默认安装最新版本，也能够安装指定版本

pip install matplotlib==2.2.0

3. matplotlib绘图实例

3.1 汇制常见统计学图形

• 散点图

x = np.arange(50)
y = x + 5 * np.random.rand(50)
plt.scatter(x, y)
plt.title('散点图')                             # 添加标题
plt.xlabel('自变量')                         # 添加横坐标
plt.ylabel('因变量')                         # 添加纵坐标
plt.xlim(xmin=0, xmax=50)            # 添加横坐标范围 
plt.ylim(ymin=0, ymax=50)            # 添加纵坐标范围

• 直方图

  plt.hist(x=np.random.randn(100), bins=10, color='b', alpha=0.3)

• 折线图

  plt.plot([1,2,3,4,5],[1,4,5,2,7])

• 柱状图

  x = np.arange(5)
  y1, y2 = np.random.randint(1, 25, size=(2, 5))
  width = 0.25
  plt.bar(x, y1, width, color='r')
  plt.bar(x+width, y2, width, color='g')

• 饼图

explode=(0,0.1,0,0,0)
partions = [0.30,0.20,0.1,0.15,0.25]
labels = ['苹果','三星','小米','华为','others']
plt.pie(partions,labels=labels,explode=explode,autopct='%1.0f%%')

3.2 汇制数学函数曲线

• 三角函数

  x = np.arange(-np.pi,np.pi,0.01)
  y1 = np.sin(x)
  y2 = np.cos(x)
  plt.plot(x,y1,color='green',linewidth=1,linestyle='-',label='正弦曲线')
  plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=1,linestyle='--',label='余弦曲线')
  plt.legend()   # 添加标注

• 指数函数

  t = np.linspace(-50.0,50.0,1000)
  func_exp = np.exp(-0.1*t)
  plt.plot(t,func_exp)
  plt.title('exp(-0.1*t)')

• 对数函数

  t = np.linspace(-10.0,10.0,1000)
  func_log2 = np.log2(t)
  plt.plot(t,func_log2)
  plt.title('log2(t)')
  plt.grid()