Python 编程中的可视化工具 Matplotlib 怎么使用？ |
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Python 编程中的可视化工具 Matplotlib 怎么使用？
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Matplotlib库是一个Python编程的可视化工具库，它可以帮助开发者快速创建出高质量的绘图。而且它支持多种图表样式，例如: 2D散点图、2D直方图、2D条形图、3D散点图、3D直方图、3D条形图、树形图和多轴图等。生成出来的效果还是非常不错的。 要使用Matplotlib，首先需要安装matplotlib库： pip install matplotlib==3.2.0 -i https://pypi.douban.com/simple matplotlib库的api使用起来相对简单, 创建一个新的Figure对象，并为其创建一个Axes对象代码写法如下： fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111)如下是在Axes对象上创建绘图的一些常用函数： ax.scatter(x, y) # 生成散点图 ax.barh(x, y) # 生成水平条形图 ax.pie(x, y) # 生成饼图 ax.hist(x, y) # 生成直方图 ax.plot(x, y) # 生成折线图 ax.contour(x, y) # 生成等高线图 ax.quiver(x, y) # 生成流体力学中的流场图 ax.hexbin(x, y) # 生成六角形栅格化的二维数据点集。Matplotlib还有很多可以用来定制Axes对象的函数： ax.set_title('title') # 设置Axes对象的标题 ax.set_xlabel('label') # 设置X轴标注 ax.set_ylabel('label') # 设置Y轴标注 ax.set_xticks([list]) # 设定X轴上的刻度 ax.set_yticks([list]) # 设定Y轴上的刻度 ax.set_xlim(min, max) # 设定X轴上的最小/最大值 ax.set_ylim(min, max) # 设定Y轴上的最小/最大值 ax.legend() # 显示所有可显示的元素 ax.grid() # 是否显示栅格此外Matplotlib还提供了一些函数用于保存和显示Figure对象： fig.savefig('filename') # 将Figure保存下来 fig.show() # 在GUI中显示Figure fig.tight_layout() # 根据子元素来决定间隙大小最后，这里提供一个使用Matplotlib生成折线图的完整示例代码： import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3] y = [2, 4, 1] fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.plot(x, y) # 生成折线图 ax.set_title('Line Plot') # 让Axes对应一个标题 ax.set_xlabel('X-axis') # 让X-axis有一个标注 ax.set_ylabel('Y-axis') # 让Y-axis有一个标注 fig.savefig('folding_line_chart.png') # 将Figure保存下来
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