Python 可视化视频课 - 1. Matplotlib 上

本节开始一个全新的系列，是整套 Python 第三阶段的课。我把整套知识体系分成四个模块：

• Python 基础
• 数据分析：NumPy, Pandas, SciPy
• 数据可视化：Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Plotly/Cufflinks, PyEcharts
• 机器学习：Scikit Learn, Scikit Plot, Keras

这是 Python 数据可视化系列的第一节《Matplotlib 上》，之前两大系列的所有课程链接如下。

Python 数据分析

1. NumPy 上
2. NumPy 下
3. Pandas 上
4. Pandas 下
5. SciPy 上
6. SciPy 下
7. Pandas 时间序列
8. Pandas 高频数据采样
9. 默顿模型计量经济资本
10. LSMC 定价美式和百慕大期权
11. 负油价和负利率模型
12. Nelson-Siegel 构建债券收益率曲线
13. 外汇交易组合保证金制定系统
14. FR007 利率掉期定价和曲线拔靴
15. 量化投资 - 向量化回测

Python 基础

1. 编程概览
2. 元素型数据
3. 容器型数据
4. 流程控制：条件-循环-异常处理
5. 函数上：低阶函数
6. 函数下：高阶函数
7. 类和对象：封装-继承-多态-组合
8. 字符串专场：格式化和正则化
9. 解析表达式：简约也简单
10. 生成器和迭代器：简约不简单
11. 装饰器：高端不简单

人是感官动物！图永远比字直观！一图胜千言！因此学会 Python 工具做可视化是一项非常重要的技能，在 Python 众多画图工具中，Matplotlib 一定是最早应该学习的。下图类比人类和 Matplotlib 画图三部曲。

Matplotlib 是一个巨无霸，咋一看无从下手，只能分解之后各点击破。总体来说，它包含两类元素：

• 基础 (primitives) 类：线 (line), 点 (marker), 文字 (text), 图例 (legend), 网格 (grid), 标题 (title), 图片 (image) 等。
• 容器 (containers) 类：图 (figure), 坐标系 (axes), 坐标轴 (axis) 和刻度 (tick)

基础类元素是我们想画出的标准对象，而容器类元素是基础类元素的寄居出，它们也有层级结构。

    图 → 坐标系 → 坐标轴 → 刻度

由上图看出：

• 图包含着坐标系 (多个)
• 坐标系由坐标轴组成 (横轴 xAxis 和纵轴 yAxis)
• 坐标轴上面有刻度 (主刻度 MajorTicks 和副刻度 MinorTicks)

创造完以上四个容器类元素后，便可在它们“身上”添加各种基础类元素。

• 在坐标轴和刻度上添加标签
• 在坐标系中添加线、点、网格、图示、标记和文字
• 在图中添加标题

理解了 Matplotlib 里面的绘图逻辑和元素后，再可以分别从不同维度 (深度和广度) 研究画图：

• 深度探索：研究折线图，但根据需求不断更新设置添加元素完善它，深度研究做到完美！（本节主要内容）

• 广度探索：研究如何画合适图、有效图、动态图和立体图，却没在美感上做到完美，广度研究满足需求！（下节主要内容）