Python如何实现数据可视化？

Python拥有众多的第三方库使我们可以方便地进行一些数据的可视化操作。目前很多库的可视化应用都是建立在matplotlib的基础上的。所以这里重点介绍matplotlib库的基本使用方法。

基本操作

先看一个示例代码来了解一张图的组成部分，如下所示。

运行输出如图所示。

下面进行简要说明。

import matplotlib.pyplot as plt

一般用到的就是pyplot，且按照惯例导入为plt。

plt.plot(x,y,'go')

这里就比较明确了，x、y是自变量和因变量数据。后面的'go'是对样式的控制：其中g表示选择绿色，o表示选择点的方式显示。更多参数设置可使用帮助命令help(plt.plot)进一步学习。

plt.title(r"$y=\cos(\pi \times x)$")

为图添加一个标题。值得注意的是，这里使用了LaTeX的格式，因为matplotlib是兼容LaTeX的。这对书写公式提供了极大的便利。读者可能会遇到无法显示中文的情况，这一点接下来会进行专门的讲解。

plt.show()

通过show来展示图像，在pandas和seaborn中也使用这句代码进行图像的展示操作。

这里只是创建了一个图像，然后加了标题，还可以通过其他的设置使得图表信息更加丰富，也更加美观。

首先看一下增强版本的代码，如下所示。

运行输出如图所示。

下面进行简要说明。

alpha

alpha参数代表透明度，从0到1表示颜色逐渐加深。

linewidth

代表线条或者点的粗细程度。

axis

按照（xmin、xmax、ymin、ymax）的格式来限制座标轴的范围。

legend

在plot里面使用lable，记录了当前图的图例，可以通过调用legend使其显示。在默认情况下，图例会显示在最合适的空白处，当然也可以手动调节其位置。

grid

显示背景网格线，也可以通过alpha参数设置其透明度。

color=(0.1, 0.3, 0.5)

在有些情况下，matplotlib自带的颜色达不到效果，此时可以通过设置归一化到[0,1]的RGB元组来指定颜色。也可以使用HTML的十六进制字符串，如"#eeefff"来指定颜色。

中文显示问题

在初次使用matplotlib时一般都会遇到无法显示中文的问题，无论是Windows还是Ubuntu之类的Linux系统。这里分别给出解决的办法。

对于Windows，解决方法相对较为简单，只需要在开头处加上下面三行代码，一般就可以了。

对于Ubuntu系统，需要手动指定字体来实现中文的显示。

设置代码如下。

运行输出如图所示。

注意：这里表示字体的.ttc文件是从Windows系统中拷贝过来的，可以放到任意路径，通过程序指定其路径即可。当然读者也可以从网上寻找其他永久设置的方法，由于大部分都比较烦琐，这里就不展开介绍了。

matplotlib的进阶使用

绘制子图

下面介绍怎样在一张图上绘制多个子图，代码如下。

运行输出如图所示。

下面进行简要说明。

plt.subplot(221)

这里subplot的参数221，应当分别解读。22代表要绘制两行两列共四个子图。1代表在第一位置做图。这里的1可以看作（1，1），对应的2、3、4可以看作座标（1，2）、（2，1）、（2，2）

绘制填充图

运行输出如图所示。