15 种最常用的 matplotlib 可视化图表（附 Python 源码）

程序员小强

发布于 2020-03-31 14:36:46

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发布于 2020-03-31 14:36:46

开始练习之前，首先你需要安装 matplotlib。实验楼为大家提供了已经安装好了各个模块的实验环境，推荐直接来实验楼练习。

绘制表格前，我们当然还需要一组数据。这里我们生成一组伪随机数，作为后面绘图的数据：

import numpy as np
np.random.seed(1000)
y = np.random.standard_normal(20)
y

基础图表

最简单的图表可以使用 pyplot 子库制作。pyplot 子库中的 plot 函数是最基础的绘图函数，但是也相当强大。原则上，它需要两组数值。

x 值：包含 x 坐标（横坐标）的列表或者数组
y 值：包含 y 坐标（纵坐标）的列表或者数组

代码：

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

x = range(len(y))
plt.plot(x, y)

效果：

网格图表：

代码：

plt.plot(y.cumsum())
plt.grid(True) # 添加网格线
plt.axis('tight') # 紧凑坐标轴

添加标签的图表：

代码：

plt.figure(figsize=(7, 4))
# the figsize parameter defines the size of the figure in(width, height)
   
plt.plot(y.cumsum(), 'b', lw=1.5)
plt.plot(y.cumsum(), 'ro')
plt.grid(True)
plt.axis('tight')
plt.xlabel('index')
plt.ylabel('value')
plt.title('A Simple Plot')

二维数据图表：