python3 数据可视化Matplotlib库详解_python3 matplotlib

1.搭建Matplotlib环境

1.1.使用pip下载Matplotlib

Matplotlib可以使用pip下载：

pip install matplotlib
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下载过慢可以使用国内镜像：

pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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还可以使用：

python -m pip install matplotlib
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如果第三种下载方式报错，说明你还没有将python设为环境变量，可以使用第1、2种方法替代。

1.2.使用easy_install下载Matplotlib

easy_install matplotlib
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1.3.在网站上下载Matplotlib

上述两种方法都比较简单，但是如果在使用过程中，可能会不支持python的部分版本，这时我们可以去 PyPi 下载，点入链接后会看到matplotlib·PyPi页面：
注意 ：以上连接如无法打开，请在浏览器里输入网址https://pypi.org/project/matplotlib

点击左下角的 Download files 会看到右侧有一些版本号：

在这里面找到你需要的版本。


下载完成后打开cmd，输入：

python -m pip install --user 版本号
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上述的版本号是你在下载Matplotlib的时候的版本号，比如说我下的是“matplotlib-3.2.2-cp39-cp39-win_amd64.whl”，那么我就需要输入：

python -m pip install --user matplotlib-3.2.2-cp39-cp39-win_amd64.whl
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2.绘制两个点

我们可以使用scatter()函数来绘制两个点，它的参数是点坐标的位置（x和y），传入的是一个列表。

代码部分

import matplotlib.pyplot as plt # 引入模块，并缩写为plt

x1 = [1, 2] # 设置第一个点的坐标，x坐标是2，y坐标是1
y2 = [2, 4] # 设置第二个点的坐标，x坐标是1，y坐标是2
plt.scatter(x1, y2) # 绘制散点图

plt.show() # 显示绘图
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运行结果

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3.绘制折线图

通过plot()函数绘制折线图,参数是折线图每一个点所在的y坐标

3.1.普通折线图

代码部分

import matplotlib.pyplot as plt # 引入模块，并缩写为plt

plt.plot([8, 7, 9 ,3, 5, 3, 7, 9]) # 绘制折线图

plt.show() # 显示绘图
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运行结果

3.2.调整线条粗细

通过plot()的linewidth参数来调整线条粗细：
代码部分

import matplotlib.pyplot as plt # 引入模块，并缩写为plt

plt.plot([8, 7, 9 ,3, 5, 3, 7, 9], linewidth = 10) # 绘制折线图

plt.show() # 显示绘图
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运行结果

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4.在图中添加注释

title()函数添加标题，xlabel()函数，ylabel()函数。以上三个函数中fontsize参数可以调整字体
代码部分

import matplotlib.pyplot as plt # 引入模块，并缩写为plt


plt.plot([50, 70, 90 ,80, 55, 39, 79, 90], linewidth = 10) # 绘制折线图
plt.title("title", fontsize = 25)
plt.xlabel("y", fontsize = 15)
plt.ylabel("x", fontsize = 15)

plt.show() # 显示绘图
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运行结果

注意：如果需要显示中文字体，需要加上

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #这里使用的是雅黑字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
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运行结果

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5.修改表的坐标

可以在plot函数线条坐标的前面传入一个列表，代表x坐标的值:
代码部分

import matplotlib.pyplot as plt # 引入模块，并缩写为plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

plt.plot(["一月", "二月", "三月", "四月", "五月", "六月", "七月", "八月"] ,
         [50, 70, 90 ,80, 55, 39, 79, 90], linewidth = 10) # 绘制折线图
plt.title("销量", fontsize = 25)
plt.xlabel("月份", fontsize = 15)
plt.ylabel("销量/箱", fontsize = 15)

plt.show() # 显示绘图
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运行结果

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6.绘制两条线条

代码部分

import matplotlib.pyplot as plt # 引入模块，并缩写为plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

plt.plot(["一月", "二月", "三月", "四月", "五月", "六月", "七月", "八月"] ,
         [50, 70, 90 ,80, 55, 39, 79, 90],
         ["一月", "二月", "三月", "四月", "五月", "六月", "七月", "八月"],
         [40, 80, 60, 80, 70, 20, 90, 50],
         linewidth = 10,) # 绘制折线图
plt.title("销量", fontsize = 25)
plt.xlabel("月份", fontsize = 15)
plt.ylabel("销量/箱", fontsize = 15)

plt.show() # 显示绘图
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运行结果

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7.线条、颜色和标记

7.1.常用的颜色

如果需要设置颜色，可以在plot函数里面设置，常用的颜色有：

实例

import matplotlib.pyplot as plt # 引入模块，并缩写为plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

plt.plot(["一月", "二月", "三月", "四月", "五月", "六月", "七月", "八月"] ,
         [50, 70, 90 ,80, 55, 39, 79, 90],"b",
         ["一月", "二月", "三月", "四月", "五月", "六月", "七月", "八月"],
         [40, 80, 60, 80, 70, 20, 90, 50],"g",
         linewidth = 10,) # 绘制折线图
plt.title("销量", fontsize = 25)
plt.xlabel("月份", fontsize = 15)
plt.ylabel("销量/箱", fontsize = 15)

plt.show() # 显示绘图
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运行结果

7.2.常用的线条

注意：此处是和颜色写在一个字符串内，写在颜色后面

实例

import matplotlib.pyplot as plt # 引入模块，并缩写为plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

plt.plot(["一月", "二月", "三月", "四月", "五月", "六月", "七月", "八月"] ,
         [50, 70, 90 ,80, 55, 39, 79, 90],"b-.",
         ["一月", "二月", "三月", "四月", "五月", "六月", "七月", "八月"],
         [40, 80, 60, 80, 70, 20, 90, 50],"g--",
         linewidth = 10,) # 绘制折线图
plt.title("销量", fontsize = 25)
plt.xlabel("月份", fontsize = 15)
plt.ylabel("销量/箱", fontsize = 15)

plt.show() # 显示绘图
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运行结果

7.3.标记

注意：标记是写在线条后面

实例

import matplotlib.pyplot as plt # 引入模块，并缩写为plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

plt.plot(["一月", "二月", "三月", "四月", "五月", "六月", "七月", "八月"] ,
         [50, 70, 90 ,70, 55, 39, 79, 90],"-s",
         ["一月", "二月", "三月", "四月", "五月", "六月", "七月", "八月"],
         [40, 80, 60, 80, 70, 20, 90, 50],"-o",
         linewidth = 3,) # 绘制折线图
plt.title("销量", fontsize = 25)
plt.xlabel("月份", fontsize = 15)
plt.ylabel("销量/箱", fontsize = 15)

plt.show() # 显示绘图
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运行结果

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8.图例

虽然前面建立的列表已经很好了，但是缺乏每一根线条的意义所以我们需要创建图例：
代码部分

import matplotlib.pyplot as plt # 引入模块，并缩写为plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

line1 = plt.plot(["一月", "二月", "三月", "四月", "五月", "六月", "七月", "八月"] ,
         [50, 90, 90 ,70, 55, 39, 79, 90],"-s", label = "1号超市") # 绘制折线图
line2 = plt.plot(["一月", "二月", "三月", "四月", "五月", "六月", "七月", "八月"],
         [40, 80, 60, 80, 70, 20, 90, 50],"-o", label = "2号超市")
plt.title("销量", fontsize = 25)
plt.xlabel("月份", fontsize = 15)
plt.ylabel("销量/箱", fontsize = 15)
plt.legend(loc = "best")

plt.show() # 显示绘图
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执行结果

其中它的loc参数是指图例的位置，best是图中最好的位置，也就是没有值的位置，loc参数的可选值如下：