使用可视化扩展库matplotlib的模块,matplotlib显示数据
Matplotlib是一个开源的绘图库，支持Python语言。因为它支持丰富的绘图类型、简单的绘图方法和完善的界面文档，所以很受Python工程师、研究人员、数据工程师等人群的欢迎。本文将详细介绍如何用Matplotlib实现数据可视化，有需要的可以参考。
00-1010简单图形绘制入门、快速入门、自定义X/Y轴图表实现、汇总正弦曲线直方图散点图饼图数量字段图等高线图图形样式折线图散点图饼图组合图形样式图形位置图对象支线图对象规格绘制方法添加标题/图例线型、颜色、透明度画布网格、坐标轴范围图形标注方法
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在使用机器学习方法解决问题的过程中，会出现需要绘制数据的场景。
Matplotlib是一个开源的绘图库，支持Python语言。因为它支持丰富的绘图类型、简单的绘图方法和完善的界面文档，所以很受Python工程师、研究人员、数据工程师等人群的欢迎。
Matplotlib有非常活跃的社区和稳定的版本迭代。我们在学习机器学习课程的时候，掌握Matplotlib的使用无疑是最重要的准备工作之一。
在笔记本环境下绘图时，需要先运行Jupyter笔记本的神奇命令% matplotlib online。
该命令的作用是将Matplotlib绘制的图形嵌入当前页面。但是在桌面环境下绘图时，不需要添加这个命令，而是在所有绘图代码后追加plt.show()。
介绍
要使用Matplotlib提供的面向对象API，需要导入pyplot模块，简称plt。
简单图形绘制
将matplotlib.pyplot作为plt导入
%matplotlib内联
plt.plot([1，2，3，2，1，2，3，4，5，6，5，4，3，2，1])
之前我们从Matplotlib导入pyplot绘图模块，简称plt。
Pyplot模块是Matplotlib的核心模块，几乎所有风格的2D图形都是由该模块绘制的。
快速上手
Plt.plot()是pyplot模块下的一个画线(折线图)方法类。该示例包含一个列表[1，2，3，2，1，2，3，4，5，6，5，4，3，2，1]，默认情况下，Matplotlib将使用该列表作为Y值，而X值将
当然，如果需要自定义横坐标值，只需要传入两个列表即可。
plt.plot([1，2，3]，
[1, 2, 3])
自定义X/Y轴
图表实现
上面演示了如何画一个简单的折线图。
所以，除了
了折线图，我们平常还要绘制柱状图、散点图、饼状图等等. 这些图应该怎样绘制呢？
pyplot 模块中 pyplot.plot 方法是用来绘制折线图的
你应该会很容易联想到，更改后面的方法类名就可以更改图形的样式。
的确，在 Matplotlib 中，大部分图形样式的绘制方法都存在于 pyplot 模块中。例如：
下面，我们参考折线图的绘制方法，尝试绘制几个简单的图形。
正弦曲线图
matplotlib.pyplot.plot(*args, **kwargs) 方法严格来讲可以绘制线形图或者样本标记
其中，*args 允许输入单个 y 值或 x,y 值
例如，我们这里绘制一张自定义 x,y 的正弦曲线图
import numpy as np# 在 -2PI 和 2PI 之间等间距生成 1000 个值，也就是 X 坐标
X = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 1000)
# 计算 y 坐标
y = np.sin(X)
# 向方法中 `*args` 输入 X，y 坐标
plt.plot(X, y)
正弦曲线就绘制出来了。但值得注意的是，pyplot.plot 在这里绘制的正弦曲线，实际上不是严格意义上的曲线图，而在两点之间依旧是直线。
这里看起来像曲线是因为样本点相互挨得很近。
柱状图
柱形图 matplotlib.pyplot.bar(*args, **kwargs) 大家应该都非常了解了
这里，我们直接用上面的代码，仅把 plt.plot(X, y) 改成 plt.bar(X, y) 试一下
plt.bar([1,2,3],[1,2,3])
散点图
散点图 matplotlib.pyplot.scatter(*args, **kwargs) 就是呈现在二维平面的一些点，这种图像的需求也是非常常见的
比如，我们通过 GPS 采集的数据点，它会包含经度以及纬度两个值，这样的情况就可以绘制成散点图
# X,y 的坐标均有 numpy 在 0 到 1 中随机生成 1000 个值X = np.random.ranf(1000)
y = np.random.ranf(1000)
# 向方法中 `*args` 输入 X，y 坐标
plt.scatter(X, y)
饼图
饼状图 matplotlib.pyplot.pie(*args, **kwargs) 在有限列表以百分比呈现时特别有用，你可以很清晰地看出来各类别之间的大小关系，以及各类别占总体的比例。
plt.pie([1, 2, 3, 4, 5])
量场图
量场图 matplotlib.pyplot.quiver(*args, **kwargs) 就是由向量组成的图像，在气象学等方面被广泛应用
从图像的角度来看，量场图就是带方向的箭头符号
X, y = np.mgrid[0:10, 0:10]plt.quiver(X, y)
等高线图
中学学习地理的时候，我们就知道等高线了
等高线图 matplotlib.pyplot.contourf(*args, **kwargs) 是工程领域经常接触的一类图，它的绘制过程稍微复杂一些
# 生成网格矩阵x = np.linspace(-5, 5, 500)
y = np.linspace(-5, 5, 500)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
# 等高线计算公式
Z = (1 - X / 2 + X ** 3 + Y ** 4) * np.exp(-X ** 2 - Y ** 2)
plt.contourf(X, Y, Z)
图形样式
上面，我们绘制了简单的基础图形，但这些图形都不美观
我们已经知道了，线形图通过 matplotlib.pyplot.plot(*args, **kwargs) 方法绘出
其中，args 代表数据输入，而 kwargs 的部分就是用于设置样式参数了。
折线图
二维线形图 包含的参数 超过 40 余项，其中常用的也有 10 余项，选取一些比较有代表性的参数列举如下：
至于每一项参数包含的设置选项，大家需要通过 官方文档 详细了解
下面，我们重新绘制一个三角函数图形
# 在 -2PI 和 2PI 之间等间距生成 1000 个值，也就是 X 坐标X = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 1000)
# 计算 sin() 对应的纵坐标
y1 = np.sin(X)
# 计算 cos() 对应的纵坐标
y2 = np.cos(X)
# 向方法中 `*args` 输入 X，y 坐标
plt.plot(X, y1, color=r, linestyle=--, linewidth=2, alpha=0.8)
plt.plot(X, y2, color=b, linestyle=-, linewidth=2)
散点图
散点图也是相似的，它们的很多样式参数都是大同小异，需要大家阅读 官方文档 详细了解。
# 生成随机数据x = np.random.rand(1000)
y = np.random.rand(1000)
colors = np.random.rand(1000)
size = np.random.normal(50, 60, 1000)
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, s=size, c=colors)
饼图
饼状图通过 matplotlib.pyplot.pie() 绘出
我们也可以进一步设置它的颜色、标签、阴影等各类样式
# 各类别标签label = a,b,c,d
# 各类别颜色
color = r, g, r, g
# 各类别占比
size = [1, 2, 3, 4]
# 各类别的偏移半径
explode = (0, 0, 0, 0, 0.2)
# 绘制饼状图
plt.pie(size, colors=color, explode=explode,
labels=label, shadow=True, autopct=%1.1f%%)
# 饼状图呈正圆
plt.axis(equal)
组合图形样式
上面演示了单个简单图像的绘制
实际上，我们往往会遇到将几种类型的一样的图放在一张图内显示，也就是组合图的绘制。
其实很简单，你只需要将所需图形的代码放置在一起就可以了，比如绘制一张包含柱形图和折线图的组合图。
x = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]y_bar = [3, 4, 6, 8, 9, 10, 9, 11, 7, 8]
y_line = [2, 3, 5, 7, 8, 9, 8, 10, 6, 7]
plt.bar(x, y_bar)
plt.plot(x, y_line, -o, color=y)
图形位置
figure对象
在图形的绘制过程中，你可能需要调整图形的位置，或者把几张单独的图形拼接在一起
此时，我们就需要引入 plt.figure 图形对象了
# 生成数据x = np.linspace(0, 10, 20)
y = x * x + 2
# 新建图形对象
fig = plt.figure()
# 控制画布的左, 下, 宽度, 高度
axes = fig.add_axes([0.5, 0.5, 0.8, 0.8])
axes.plot(x, y, r)
上面的绘图代码中，你可能会对 figure 和 axes 产生疑问
Matplotlib 的 API 设计的非常符合常理，在这里，figure 相当于绘画用的画板，而 axes 则相当于铺在画板上的画布
我们将图像绘制在画布上，于是就有了 plot，set_xlabel 等操作。
借助于图形对象，我们可以实现大图套小图的效果
# 新建画板fig = plt.figure()
# 大画布
axes1 = fig.add_axes([0.1,0.1,0.8,0.8])
# 小画布
axes2 = fig.add_axes([0.2,0.5,0.4,0.3])
# 大画布
axes1.plot(x,y,r)
# 小画布
axes2.plot(x,y,g)
上面的绘图代码中，使用了 add_axes() 方法向我们设置的画板 figure 中添加画布 axes
subplots对象
在 Matplotlib 中，还有一种添加画布的方式，那就是 plt.subplots()，它和 axes 都等同于画布
flg,axes = plt.subplots()axes.plot(x,y,r)
借助于 plt.subplots()，我们就可以实现子图的绘制，也就是将多张图按一定顺序拼接在一起
# 子图为 1 行，2 列flg,axes = plt.subplots(nrows=1,ncols=2)
for ax in axes:
ax.plot(x,y,r)
或者:
x = [1,2,3]y = [1,2,3]
flg,axes = plt.subplots(nrows=1,ncols=2)
axes[0].plot(x,y,r)
axes[1].plot(x[::-1],y,r)
通过设置 plt.subplots 的参数，可以实现调节画布尺寸和显示精度
fig, axes = plt.subplots(# 通过 figsize 调节尺寸, dpi 调节显示精度
figsize=(16, 9), dpi=50
)
axes.plot(x, y, r)
规范绘图方法
首先，任何图形的绘制，都建议通过 plt.figure() 或者 plt.subplots() 管理一个完整的图形对象
而不是简单使用一条语句，例如 plt.plot(...) 来绘图
管理一个完整的图形对象，有很多好处, 在图形的基础上，给后期添加图例，图形样式，标注等预留了很大的空间, 除此之外代码看起来也更加规范，可读性更强.
接下来，我们就通过几组例子来演示规范的绘图方法.
添加图标题/图例
绘制包含图标题、坐标轴标题以及图例的图形，举例如下：
fig, axes = plt.subplots()# 横轴名称
axes.set_xlabel(x label)
axes.set_ylabel(y label)
# 图形名称
axes.set_title(title)
axes.plot(x, x**2)
axes.plot(x, x**3)
# 图例
axes.legend(["y = x**2", "y = x**3"], loc=0)
图例中的 loc 参数标记图例位置，1，2，3，4 依次代表：右上角、左上角、左下角，右下角；0 代表自适应
线型、颜色、透明度
在 Matplotlib 中，你可以设置线的颜色、透明度等其他属性
fig,axes = plt.subplots()axes.plot(x, x+1, color="red", alpha=0.5)
axes.plot(x, x+2, color="#1155dd")
axes.plot(x, x+3, color="#15cc55")
而对于线型而言，除了实线、虚线之外，还有很多丰富的线型可供选择
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))# 线宽
ax.plot(x, x+1, color="blue", linewidth=0.25)
ax.plot(x, x+2, color="blue", linewidth=0.50)
ax.plot(x, x+3, color="blue", linewidth=1.00)
ax.plot(x, x+4, color="blue", linewidth=2.00)
# 虚线类型
ax.plot(x, x+5, color="red", lw=2, linestyle=-)
ax.plot(x, x+6, color="red", lw=2, ls=-.)
ax.plot(x, x+7, color="red", lw=2, ls=:)
# 虚线交错宽度
line, = ax.plot(x, x+8, color="black", lw=1.50)
line.set_dashes([5, 10, 15, 10])
# 符号
ax.plot(x, x + 9, color="green", lw=2, ls=--, marker=+)
ax.plot(x, x+10, color="green", lw=2, ls=--, marker=o)
ax.plot(x, x+11, color="green", lw=2, ls=--, marker=s)
ax.plot(x, x+12, color="green", lw=2, ls=--, marker=1)
# 符号大小和颜色
ax.plot(x, x+13, color="purple", lw=1, ls=-, marker=o, markersize=2)
ax.plot(x, x+14, color="purple", lw=1, ls=-, marker=o, markersize=4)
ax.plot(x, x+15, color="purple", lw=1, ls=-,
marker=o, markersize=8, markerfacecolor="red")
ax.plot(x, x+16, color="purple", lw=1, ls=-, marker=s, markersize=8,
markerfacecolor="yellow", markeredgewidth=2, markeredgecolor="blue")
画布网格、坐标轴范围
有些时候，我们可能需要显示画布网格或调整坐标轴范围
设置画布网格和坐标轴范围
这里，我们通过指定 axes[0] 序号，来实现子图的自定义顺序排列
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))# 显示网格
axes[0].plot(x, x**2, x, x**3, lw=2)
axes[0].grid(True)
# 设置坐标轴范围
axes[1].plot(x, x**2, x, x**3)
axes[1].set_ylim([0, 60])
axes[1].set_xlim([2, 5])
除了折线图，Matplotlib 还支持绘制散点图、柱状图等其他常见图形
下面，我们绘制由散点图、梯步图、条形图、面积图构成的子图
n = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])fig, axes = plt.subplots(1, 4, figsize=(16, 5))
axes[0].scatter(x, x + 0.25*np.random.randn(len(x)))
axes[0].set_title("scatter")
axes[1].step(n, n**2, lw=2)
axes[1].set_title("step")
axes[2].bar(n, n**2, align="center", width=0.5, alpha=0.5)
axes[2].set_title("bar")
axes[3].fill_between(x, x**2, x**3, color="green", alpha=0.5)
axes[3].set_title("fill_between")
图形标注方法
当我们绘制一些较为复杂的图像时，阅读对象往往很难全面理解图像的含义。而此时，图像标注往往会起到画龙点睛的效果
图像标注，就是在画面上添加文字注释、指示箭头、图框等各类标注元素
Matplotlib 中，文字标注的方法由 matplotlib.pyplot.text() 实现
最基本的样式为 matplotlib.pyplot.text(x, y, s)，其中 x, y 用于标注位置定位，s 代表标注的字符串
除此之外，你还可以通过 fontsize= , horizontalalignment= 等参数调整标注字体的大小，对齐样式等
下面，我们举一个对柱形图进行文字标注的示例
fig,axes = plt.subplots()# 柱形图横坐标
x_bar = [
10,20,30,40,50
]
# 柱形图纵坐标
y_bar = [
0.5,0.6,0.3,0.4,0.8
]
# 绘制柱形图
bars = axes.bar(x_bar,y_bar,color="blue",label=x_bar,width=2)
for i,rect in enumerate(bars):
# 获取柱形图纵坐标
x_text = rect.get_x()
# 获取柱子的高度并增加0.01
y_text = rect.get_height() + 0.01
# 标注文字
plt.text(x_text,y_text,%.1f % y_bar[i])
除了文字标注之外，还可以通过 matplotlib.pyplot.annotate() 方法向图像中添加箭头等样式标注
接下来，我们向上面的例子中增添一行增加箭头标记的代码
for i, rect in enumerate(bars):# 获取柱形图纵坐标
x_text = rect.get_x()
# 获取柱子的高度并增加0.01
y_text = rect.get_height() + 0.01
# 标注文字
plt.text(x_text, y_text, %.1f % y_bar[i])
# 增加箭头标注
plt.annotate(
Min, xy=(32, 0.3), xytext=(36, 0.3),
arrowprops=dict(facecolor=black, width=1, headwidth=7)
)
上面的示例中，xy=() 表示标注终点坐标，xytext=() 表示标注起点坐标
在箭头绘制的过程中，arrowprops=() 用于设置箭头样式，facecolor= 设置颜色，width= 设置箭尾宽度，headwidth= 设置箭头宽度，可以通过 arrowstyle= 改变箭头的样式。
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