一篇文章掌握Python机器学习绘图库matplotlib_ipynb 柱状图

前言

前面博主介绍过的pandas库，而今天介绍的matplotlib库能和pandas库结合起来，让数据更加的直观，易懂。

Matplotlib 是 Python 的一个绘图库。它包含了大量的工具，你可以使用这些工具创建各种图形，包括简单的散点图，正弦曲线，甚至是三维图形。好了，下面我们直接进入实战代码学习。

折线图

首先，就是我们图标之中常用的折线图，对于折线图来说，能直观的看到数据的涨跌变化，比如股市常用的图形就是折线图，下面我们来看看代码如何实现：

import matplotlib.pyplot as plt

x = ['2020-01', '2020-02', '2020-03', '2020-04', '2020-05', '2020-06', '2020-07', '2020-08']
y = [0, 15, 23, 68, 45, 86, 54, 24]
plt.plot(x, y)
plt.show()
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代码非常简单，就是确定X,Y轴的数据，然后显示出来，这段代码显示的效果如下：

当然这是折线图的基本，也是最简单的玩法， 其实对于matplotlib库来说，折线图还有很多的玩法，比如可以修改折线的颜色，折现的样式等，直接上代码：

plt.plot(x, y,'r--')
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仅仅只修改这一句就行，r代表虚线的颜色为红色， ‘–’代表折线的样式为–，显示效果如下图所示：
这是最简单的用法，为了便于理解后面的知识点，这里开始深入展开，比如先明确Figure的概念，我们先来看一张图：
图片上，Figure代表画板，Axes/Subplot代表画纸，其他两个英文就是X轴与Y轴，所以假如我们需要在一张画纸上画4个折线图就需要用到这些知识点，代码如下：

x = ['2020-01', '2020-02', '2020-03', '2020-04', '2020-05', '2020-06', '2020-07', '2020-08']
y = [0, 15, 23, 68, 45, 86, 54, 24]
fig = plt.figure()  # 获取画板
ax1 = fig.add_subplot(221)  # 获取画纸
ax1.plot(x, y)
ax2 = fig.add_subplot(222)  # 获取画纸
ax2.plot(x, y)
ax3 = fig.add_subplot(223)  # 获取画纸
ax3.plot(x, y)
ax4 = fig.add_subplot(224)  # 获取画纸
ax4.plot(x, y)
plt.show()
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这里我们创建了画板，同时创建了画纸，这里设置为两行行列的画板，同时分别获取某个位置的画纸，这样我们就能画出4个折线图，显示效果如下：

折线图的详细用法

如果使用如上方式先创建画板在获取画纸进行画图的话，我们如何设置其他的参数呢？下面我们直接来看一段代码：

matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
x = ['2020-01', '2020-02', '2020-03', '2020-04', '2020-05', '2020-06', '2020-07', '2020-08']
y = [0, 15, 23, 68, 45, 86, 54, 24]
fig = plt.figure()  # 获取画板
ax = fig.add_subplot(111)  # 获取画纸
ax.plot(x, y, linestyle='--', marker='o')#设置X,Y数据，显示折现的样式（--），以及数据点的样式（圈）
ax.set_title("我的标题")  # 设置你的标题
ax.set_xlabel('X轴')  # 设置X轴的文字
ax.set_ylabel('Y轴')  # 设置Y轴的文字
ax.set_xticks
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