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「Python进阶」带你使用Matplotlib进行可视化

欢迎来到专栏《Python进阶》。在这个专栏中,我们会讲述Python的各种进阶操作,包括Python对文件、数据的处理,Python各种好用的库如NumPy、Scipy、Matplotlib、Pandas的使用等等。我们的初心就是带大家更好的掌握Python这门语言,让它能为我所用。

今天是《Python进阶》专栏的第五期,在本期中,我们将主要介绍如何使用Matplotlib这个第三方库进行数据可视化。

作者 | 汤兴旺

编辑 | 言有三

“美丽的可视化可反映出所描述数据的品质,显式地揭示出源数据中内在和隐式的属性和关系,读者了解了这些属性和关系之后,可以因此而获取新的知识、洞察力和乐趣。”

以上是书籍《数据可视化之美》对可视化的解读。说的很有道理,相信大家听说过“一图胜千言”这句话,当看到一堆数据时,若你对数字不够敏感,肯定会费劲半天找不到规律,但若用一张图来表达时,相信你一定会一目了然。下面我就大家使用Matplotlib对数据进行美丽的可视化。

在Matplotlib中有三个基本概念,分别是Figure、axes和axis。

下面我来详细解释下这三个基本概念。在Matplotlib中,figure你可以理解成一个画布或者一个窗口,axes是指画布上的一个区域,你画的图就在这个区域上。你可以把figure看成一张白纸,在纸上的任何区域画图,确定画图区域并确定作图的一些方式的东西的就是axes,即坐标对象(坐标系)。

由于在一张白纸上可以有几个区域进行画图,另外画图区域必须存在于白纸上才有意义。因此在figure上可有多个axes,axes必在figure上,要画图必有axes。

另外axis就是我们平时常见的坐标轴,如x轴、y轴等。

对于上面的概念我们可以用下图进行直观理解。

「Python进阶」带你使用Matplotlib进行可视化

代码区红色部分即实现放大部分的代码。实际是添加了另外一个axes,只不过这个axes包含在主图的axes中。

总结

本期我们介绍了Matplotlib中的一些应用,希望您能借助这个工具画出精美的图表。

下期预告:Python库Pandas的高级应用