Matplotlib基础单元|极客教程

Matplotlib基础单元

Matplotlib是Python中一个广泛使用的绘图库，它提供了大量的工具和方法来创建各种静态、动态、交互式的图表。在本文中，我们将深入探讨Matplotlib的基础单元，包括如何使用这些基础单元来创建和自定义图表。我们将通过一系列示例代码来展示这些基础单元的使用方法。

1. 导入Matplotlib

在开始之前，我们需要确保已经安装了Matplotlib库。可以使用pip安装：

pip install matplotlib

接下来，我们需要导入Matplotlib中的pyplot模块，它包含了大多数绘图功能。

import matplotlib.pyplot as plt

2. 创建简单的线图

让我们从一个简单的例子开始，绘制一个简单的线图。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.title("Simple Plot - how2matplotlib.com")
plt.xlabel("X Axis")
plt.ylabel("Y Axis")
plt.show()

Output:

Matplotlib基础单元

3. 自定义线型和颜色

Matplotlib允许你自定义图表中的线型、颜色和标记，以更好地区分不同的数据系列。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro-') # 红色的圆点连线
plt.title("Customized Line Plot - how2matplotlib.com")
plt.xlabel("X Axis")
plt.ylabel("Y Axis")
plt.show()

Output:

Matplotlib基础单元

4. 多条数据线

在同一个图表中绘制多条数据线，并自定义每条线的样式。

import matplotlib.pyplot as plt

x = range(1, 5)

plt.plot(x, [xi*1.5 for xi in x], 'go-', label='Line 1')
plt.plot(x, [xi*2.5 for xi in x], 'rs--', label='Line 2')
plt.plot(x, [xi*3.5 for xi in x], 'bp:', label='Line 3')
plt.title("Multiple Lines - how2matplotlib.com")
plt.xlabel("X Axis")
plt.ylabel("Y Axis")
plt.legend()
plt.show()

Output:

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5. 使用子图

Matplotlib允许你在一个图表窗口中创建多个子图。

import matplotlib.pyplot as plt

# 第一个子图
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro-')
plt.title("First Subplot - how2matplotlib.com")

# 第二个子图
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'go-')
plt.title("Second Subplot - how2matplotlib.com")

plt.show()

Output:

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6. 绘制条形图

条形图是表示数据分布的一种常用图表类型。

import matplotlib.pyplot as plt

data = [5, 10, 15, 20]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']

plt.bar(range(len(data)), data, tick_label=labels)
plt.title("Bar Chart - how2matplotlib.com")
plt.show()

Output:

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7. 绘制散点图

散点图用于展示两个变量之间的关系。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 2, 4, 2]

plt.scatter(x, y)
plt.title("Scatter Plot - how2matplotlib.com")
plt.xlabel("X Axis")
plt.ylabel("Y Axis")
plt.show()

Output:

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8. 绘制饼图

饼图是表示数据比例的一种直观方式。

import matplotlib.pyplot as plt

sizes = [25, 30, 20, 25]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']

plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title("Pie Chart - how2matplotlib.com")
plt.axis('equal')
plt.show()

Output:

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9. 绘制直方图

直方图用于展示数据的分布情况。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.randn(1000)

plt.hist(data, bins=30)
plt.title("Histogram - how2matplotlib.com")
plt.show()

Output:

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10. 绘制箱线图

箱线图是一种用于表示数据分布的图表，特别适用于比较不同数据集。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.rand(10, 5)

plt.boxplot(data)
plt.title("Boxplot - how2matplotlib.com")
plt.show()

Output:

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