python绘图神器：matplotlib

matplotlib作为数据分析的三剑客之一，它是python最基础最常用的数据可视化工具，其他的可视化工具都是基于它的封装，数据分析最终产品大多数情况下都会生成各种图片，因为图片直观易懂，人们更容易通过图片分析来指导决策，所以学会matplotlib的使用尤为重要。

一、安装和导入

$pip install matplotlib

>>>import matplotlib.pyplot as plt

matplotlib内有两个模块，pylab和pyplot，pylab更像Matlab的操作，python开发人员更倾向于使用pyplot。

二、基本绘图

1、单图

可以把plt理解为一个画布，调用plot方法就是往上面画图，plot接收的参数就是数据和样式，最后调用show方法把图形显示出来。

这样的图形太单调了，我们可以添加更多元素。

多个数据绘制时，为了区分图形通过legend方法设置图例，title方法设置图形名称，xlabel和ylabel分别设置x轴和y轴名称，grid方法控制是否显示背景网格。

2、多图

有时候我们需要在一张图上显示多个图形，这样就要用到子画布功能。

使用subplots方法生成多个子画布，然后控制每个子画布画图。

三、2D图形的画法

1、点、线图

plot前两个参数分别是x轴和y轴的值，’r--’中r表示red红色，--表示线的形状，bs中b代表blue蓝色，s代表square方块，g^中g代表green，^代表三角。

plot参数表

绘制数学函数

2、直方图

直方图可以自行统计区间内的数量，然后生成图形，bins参数就是将值的区间分成多少份。

3、条状图

条状图绘制的参数第一个是x轴的各个刻度，第二个参数对应每个刻度的值。

水平条状图

多序列条状图

通过bw控制条宽，各数据通过递增来控制位置

多序列堆积条状图

使用了bottom参数来控制堆积

4、饼图

添加突出部分和占比

explode传入的是各块分离的程度，0-1表示，autopct代表显示百分比的格式。

5、等高线图

6、极区图

用极坐标表示的函数非常适合极区图，螺旋线就是之一，还有心形线等等。

7、散点图

8、热区图

自动统计数据落在每个区域的数量，并用颜色来表示。

五、pandas画图

pandas集成了matplotlib的很多功能，Series和DataFrame对象可以直接调用plot方法绘制图形。

Series

Series.plot方法参数

DataFrame

DataFrame.plot除了可以接收Series的参数外，还有一些特殊的参数

matplotlib绘图内容非常多，本文只介绍了常用的几种，如果需要特殊需求可以访问官方文档：https://matplotlib.org/tutorials/introductory/sample_plots.html#sphx-glr-tutorials-introductory-sample-plots-py