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Matplotlib-画图从认识图开始(一)

数据可视化的一个重要功能就是把数据以图表的形式展现出来,从而让人可以更加直观地分析出数据背后的规律和意义。

Matplotlib是基于Python语言的一个重要绘图库,使用方法简单,但功能十分强大,可以很方便地绘制出各种图表。

它是一种类似MATLAB风格的绘图组件,但在安装时又不至于像MATLAB那样显得过于臃肿,目前其最新的版本是2.2.2。

可以通过以下命令进行版本升级:

pip install matplotlib --upgrade

通过网上资料的学习,你当然可以很快地上手画出你所需要的图形。但是其实在正式画图之前,有必要认识一下在Matplotlib中一幅图是由哪些元素组成的。

因为在以后的使用过程中,很多时候都是在对这些元素进行细致的调节,以满足不同情况下的绘制需求。

图片转载自Matplotlib官网

因此我们现在不急于将数据变成图表,先来把图解剖一下,看看它的基本构成,如上图所示:

Figure:就是整个图像,包含了数据可视化的所有元素,可以看成是一张用来作画的画纸。

Axes:轴域,也可以理解成子图,画纸上的某一块绘图区,一个Figure可以包含多个Axes对象。

Title:图的标题。

Axis:坐标轴,对于二维图形来说,一般指横坐标轴(X axis)和纵坐标轴(Y axis)。

Label:坐标轴的标签,说明坐标轴数据的含义。

Tick:坐标轴刻度线,分为主刻度线(Major Tick)和次刻度线(Minor Tick)。

Spines:脊线,即连接坐标轴刻度线、标明数据可视化区域的边框。

Line:数据绘成的曲线。

Legend:图例,表明不同曲线代表的含义。

Grid:网格线。

最后再以一张图进行总结。下图即为一个Figure对象,背景色设置成了绿色。该Figure包含了两个子图,Axes 1和Axes 2。

对整张图设置标题,对两个子图分别设置子标题。对子图1设置纵坐标轴标签和网格线,对子图2设置了横坐标标签。

还对子图脊线进行了设置,将子图1的所有脊线即上下左右四个边框设置为红色,对子图2的下边框和右边框线进行了隐藏。

更多数据可视化的内容将在后续推送中进行介绍。

参考链接

https://matplotlib.org/tutorials/introductory/usage.html#sphx-glr-tutorials-introductory-usage-py

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20180615G02JQ900?refer=cp_1026
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