[Python 教程] Matplotlib 数据可视化教程

Matplotlib 数据可视化教程

Matplotlib 是 Python 最常用的绘图库。本文介绍常用图表的绘制方法。

一、基础设置

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 设置中文显示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

二、折线图

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(x, y, label='sin(x)', linewidth=2)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('正弦函数')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

三、散点图

x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)

plt.scatter(x, y, c='red', alpha=0.5)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('散点图')
plt.show()

四、柱状图

categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [23, 45, 56, 78]

plt.bar(categories, values, color='skyblue')
plt.xlabel('类别')
plt.ylabel('数值')
plt.title('柱状图')
plt.show()

五、直方图

data = np.random.randn(1000)

plt.hist(data, bins=30, alpha=0.7, color='green')
plt.xlabel('值')
plt.ylabel('频数')
plt.title('直方图')
plt.show()

六、饼图

labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes = [15, 30, 45, 10]

plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title('饼图')
plt.show()

七、子图

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 10))

axes[0, 0].plot(x, y)
axes[0, 0].set_title('折线图')

axes[0, 1].scatter(x, y)
axes[0, 1].set_title('散点图')

axes[1, 0].bar(categories, values)
axes[1, 0].set_title('柱状图')

axes[1, 1].hist(data, bins=20)
axes[1, 1].set_title('直方图')

plt.tight_layout()
plt.show()