Matplotlib初探:认识数据可视化与Matplotlib

Matplotlib初探:认识数据可视化与Matplotlib

在这里插入图片描述

Fig.1 利用Matplotlib进行数据可视化( 可视化代码见文末)


🌵文章目录🌵

  • 🌳引言🌳
  • 🌳一、数据可视化简介🌳
  • 🌳二、Matplotlib库简介🌳
  • 🌳三、Matplotlib的安装与使用🌳
  • 🌳四、Matplotlib的基本概念🌳
  • 🌳五、Matplotlib的常用函数与图表类型🌳
  • 🌳六、Matplotlib的高级特性🌳
  • 🌳七、总结与展望🌳
  • 🌳八、Fig.1可视化完整代码🌳
  • 🌳结尾🌳

🌳引言🌳

在数字化浪潮的推动下,数据日益成为我们认识世界、洞察事物本质的关键钥匙。然而,原始数据犹如漫天繁星,虽然璀璨夺目,却需要专业的工具来解读其语言,揭开背后的秘密。为此,我们推出《Matplotlib之旅:零基础精通数据可视化》专栏,旨在为广大读者提供一个系统、专业且易于理解的学习平台

作为专栏的开篇之作,本文旨在为读者呈现Matplotlib的基本概念、重要性及其在数据可视化领域的广泛应用。我们将通过严谨的逻辑和深入浅出的阐述,让您轻松理解Matplotlib在数据可视化领域的重要地位,以及它如何将枯燥的数据转化为生动、直观的图形和图像。

无论您是数据可视化的新手,还是有一定基础的进阶者,本专栏都将为您提供宝贵的知识和指导。我们将从基础概念出发,逐步引导您掌握Matplotlib的核心功能和高级特性,让您在数据可视化的道路上越走越宽广。

我们坚信,通过《Matplotlib之旅:零基础精通数据可视化》专栏的学习,您将能够轻松驾驭数据,用视觉的力量揭示隐藏在数据背后的奥秘。

专栏地址:《Matplotlib之旅:零基础精通数据可视化》

🚀 早订阅,早受益🚀

🌳一、数据可视化简介🌳

数据可视化是一种将大量数据转换成直观图形的过程,旨在帮助人们更好地理解和分析信息。通过图表、图像和互动界面,数据可视化能够将复杂的数据集变得简单易懂,揭示数据背后的模式和趋势。无论是商业决策、科学研究还是日常生活,数据可视化都可以发挥重要作用。数据可视化的重要性主要体现在以下几个方面:

  1. 直观易懂:图形化的数据展示方式比纯文本更容易被人类理解和接受。通过视觉感知,我们能够更快地获取和解读信息。

  2. 发现规律:通过数据可视化,我们可以发现数据之间的关联和规律,为决策提供支持。

  3. 辅助分析:数据可视化能够辅助我们进行数据分析,比如通过对比、趋势预测等方式,发现数据中的异常和潜在问题。

  4. 沟通桥梁:在团队协作或项目报告中,数据可视化可以作为沟通的桥梁,帮助非专业人士更好地理解数据和分析结果。

🌳二、Matplotlib库简介🌳

Matplotlib是一个在Python中广泛使用的绘图库,它提供了一种简单而强大的方式来创建各种类型的图表。无论您是科学家、工程师还是数据分析师,Matplotlib都能帮助您将复杂的数据可视化,从而更直观地理解和分析数据。

Matplotlib拥有丰富的绘图工具,可以创建线图、柱状图、散点图、饼图等,并支持自定义样式和交互功能。它拥有强大的扩展性,可以与其他Python库(如NumPy、Pandas等)无缝集成,使数据处理和可视化变得轻松高效。

使用Matplotlib,您可以轻松地创建高质量的图表,将数据以美观且易于理解的方式呈现出来,从而更好地传达您的分析结果和见解。

🌳三、Matplotlib的安装与使用🌳

在使用Matplotlib之前,需要先安装Python环境(参考链接)。Matplotlib可以通过pip命令进行安装,安装命令如下:

pip install matplotlib

安装完成后,就可以在Python脚本中导入Matplotlib库,并开始绘图了。下面是一个简单的例子,展示如何使用Matplotlib绘制一个线形图:

import matplotlib.pyplot as plt# 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
y = [4, 3, 2, 4, 6, 8]# 创建图表
plt.plot(x, y, c="r")# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title('Simple Line Chart')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')# 显示图表
plt.show()

数据可视化结果如下:

在这里插入图片描述

Fig.2 利用Matplotlib绘制线形图

在这个代码示例中,我们首先导入了Matplotlib的pyplot模块,并给它取了一个别名plt。然后,我们准备了一组x和y坐标的数据,用于绘制线形图。接着,我们调用plt.plot()函数来创建图表,并通过plt.title()、plt.xlabel()和plt.ylabel()函数来设置图表的标题和坐标轴标签。最后,我们调用plt.show()函数来显示图表。

🌳四、Matplotlib的基本概念🌳

在使用Matplotlib进行数据可视化时,需要了解几个基本的概念:

概念描述
Figure(画布)Matplotlib中的顶级容器,代表整个图像或绘图区域。可以看作是一个包含所有绘图元素的窗口或页面。在此画布上,可以添加一个或多个子图(Axes)。
Axes(子图/坐标轴)Matplotlib中的核心概念,代表一个具体的图表或绘图区域,用于绘制线、散点图、柱状图等。一个Figure可以包含一个或多个Axes,每个Axes都有自己独立的坐标系统。Axes中包含标题、坐标轴标签、刻度等元素。
Axis(坐标轴)Axes对象的一部分,负责处理与坐标轴相关的元素,如刻度、刻度标签、坐标轴标签等。在每个Axes对象中,通常会有两个或三个Axis对象,分别代表x轴、y轴(以及可能的z轴)。
Tick(刻度)Axis对象的一部分,表示坐标轴上的刻度线和刻度标签。刻度用于指示数据点在坐标轴上的位置,并帮助读者理解数据的范围和分布。
Artist(绘图元素)Matplotlib中所有可见元素的基类,包括Lines、Patches、Text、Images等。几乎所有的绘图函数都会返回一个Artist对象,这些对象可以被添加到Axes对象中,并最终显示在Figure上。
Plotting Functions(绘图函数)Matplotlib提供的绘图函数,如plot(), scatter(), bar(), hist()等,用于在Axes对象上绘制各种类型的图表。这些函数通常接受数据和一些可选参数,用于定制图表的外观和样式。

如上表所示,这些基本概念构成了Matplotlib库的核心框架,使得用户能够灵活地创建和定制各种复杂的图表。

🌳五、Matplotlib的常用函数与图表类型🌳

Matplotlib提供了丰富的函数和图表类型,下面列举了一些常用的函数和图表类型:

  1. plt.plot():绘制线形图。

  2. plt.scatter():绘制散点图。

  3. plt.bar():绘制柱状图。

  4. plt.pie():绘制饼图。

  5. plt.imshow():用于显示图像。

  6. plt.contour():绘制等高线图。

  7. plt.hist():绘制直方图。

  8. plt.boxplot():绘制箱线图。

  9. plt.violinplot():绘制小提琴图。

  10. plt.subplot():创建子图。

这些函数只是Matplotlib库中的一小部分,通过组合使用这些函数和图表类型,我们可以创建出各种各样的数据可视化作品。

🌳六、Matplotlib的高级特性🌳

除了基本的图表类型和函数外,Matplotlib还提供了许多高级特性,使得数据可视化更加灵活和丰富。以下是一些Matplotlib的高级特性:

  1. 自定义样式:Matplotlib允许用户自定义图表的样式,包括颜色、字体、线条粗细等。用户可以通过修改默认的配置文件或者使用plt.style模块来定制自己的样式。

  2. 图例和标注:Matplotlib支持添加图例、标题、坐标轴标签等文本标注,以及箭头、文本框等图形标注。这些标注可以帮助读者更好地理解图表中的数据和关系。

  3. 多图显示:Matplotlib支持在一个窗口中显示多个图表,可以通过plt.subplots()函数创建多个子图,并通过调整子图的位置和大小来实现多图显示。

  4. 交互式绘图:Matplotlib支持创建交互式图表,用户可以通过鼠标进行缩放、平移、选择等操作,以便更深入地探索数据。

  5. 保存图表:Matplotlib支持将图表保存为多种文件格式,如PNG、JPG、SVG等。用户可以通过plt.savefig()函数将图表保存到磁盘上。

🌳七、总结与展望🌳

通过本文的初步探索,我们了解了数据可视化的重要性以及Matplotlib库的基本概念和使用方法。Matplotlib作为Python中非常流行的数据可视化库,提供了丰富的绘图工具和高级特性,可以帮助我们轻松创建出美观、直观的数据可视化作品。

当然,本文只是Matplotlib库的入门介绍,还有许多高级功能和用法等待我们去探索和学习。在未来的学习中,我们可以进一步深入了解Matplotlib的更多特性和用法,结合实际应用场景,创造出更加精彩的数据可视化作品。最后,希望本文能够帮助你入门Matplotlib库,并在数据可视化的道路上越走越远。如果你对Matplotlib还有其他疑问或者想要了解更多相关内容,欢迎在评论区留言交流。

🌳八、Fig.1可视化完整代码🌳

"""  
本脚本用于生成一个2x4的子图布局,其中包含多种类型的图表:折线图、柱状图、散点图、饼图、直方图、箱线图、堆叠条形图和散点图矩阵。  
"""import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 创建2行4列的子图布局
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=4, figsize=(20, 10))  # 修改了nrows和ncols的值# 折线图
def plot_line():"""Draw a Line Plot"""x = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin(x)axs[0, 0].plot(x, y)axs[0, 0].set_title('Line Plot')# 柱状图
def plot_bar():"""Draw a Bar Plot"""categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']values = [23, 45, 56, 78, 34]axs[0, 1].bar(categories, values)axs[0, 1].set_title('Bar Plot')# 散点图
def plot_scatter():"""Draw a Scatter Plot"""x = np.random.rand(50)y = np.random.rand(50)axs[0, 2].scatter(x, y)axs[0, 2].set_title('Scatter Plot')# 饼图
def plot_pie():"""Draw a Pie Chart"""labels = ['A', 'B', 'C', 'D']sizes = [15, 30, 45, 10]axs[0, 3].pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')axs[0, 3].axis('equal')  # Ensure the pie is drawn as a circleaxs[0, 3].set_title('Pie Chart')# 直方图
def plot_histogram():"""Draw a Histogram"""data = np.random.randn(1000)axs[1, 0].hist(data, bins=30)axs[1, 0].set_title('Histogram')# 箱线图
def plot_boxplot():"""Draw a Box Plot"""data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]axs[1, 1].boxplot(data, labels=['Std 1', 'Std 2', 'Std 3'])axs[1, 1].set_title('Box Plot')# 堆叠条形图
def plot_stacked_bar():"""Draw a Stacked Bar Plot"""N = 5menMeans = (20, 35, 30, 35, 27)womenMeans = (25, 32, 34, 20, 25)ind = np.arange(N)width = 0.35p1 = axs[1, 2].bar(ind, menMeans, width)p2 = axs[1, 2].bar(ind, womenMeans, width, bottom=menMeans)axs[1, 2].set_ylabel('Scores')axs[1, 2].set_title('Stacked Bar Plot')axs[1, 2].set_xticks(ind)axs[1, 2].set_xticklabels(('G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5'))axs[1, 2].legend((p1[0], p2[0]), ('Men', 'Women'))# 散点图矩阵
def plot_pairplot():"""Draw a Scatterplot Matrix"""np.random.seed(0)n_samples, n_features = 50, 4X = np.random.randn(n_samples, n_features)axs[1, 3].scatter(X[:, 0], X[:, 1], color='blue')axs[1, 3].scatter(X[:, 0], X[:, 2], color='red')axs[1, 3].scatter(X[:, 1], X[:, 2], color='green')axs[1, 3].set_title('Scatterplot Matrix')# 调用函数来绘制每个图表
plot_line()
plot_bar()
plot_scatter()
plot_pie()
plot_histogram()
plot_boxplot()
plot_stacked_bar()
plot_pairplot()# 为每个子图添加标签
for ax in axs.ravel():ax.label_outer()# 调整布局以优化显示
plt.tight_layout()# 显示图表
plt.show()

🌳结尾🌳

亲爱的读者,首先感谢抽出宝贵的时间来阅读我们的博客。我们真诚地欢迎您留下评论和意见💬
俗话说,当局者迷,旁观者清。的客观视角对于我们发现博文的不足、提升内容质量起着不可替代的作用。
如果博文给您带来了些许帮助,那么,希望能为我们点个免费的赞👍👍/收藏👇👇,您的支持和鼓励👏👏是我们持续创作✍️✍️的动力
我们会持续努力创作✍️✍️,并不断优化博文质量👨‍💻👨‍💻,只为给带来更佳的阅读体验。
如果有任何疑问或建议,请随时在评论区留言,我们将竭诚为你解答~
愿我们共同成长🌱🌳,共享智慧的果实🍎🍏!


万分感谢🙏🙏点赞👍👍、收藏⭐🌟、评论💬🗯️、关注❤️💚~

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://xiahunao.cn/news/2780306.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系瞎胡闹网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

为什么说 2023 年是 AI 视频生成的突破年?2024 年的 AI 视频生成有哪些值得期待的地方?

Diffusion Models视频生成-博客汇总 前言:2023年是 AI 视频生成的突破年,AI视频已经达到GPT-2级别了。去年我们取得了长足的进步,但距离普通消费者每天使用这些产品还有很长的路要走。视频的“ChatGPT时刻”何时到来? 目录 前言 …

小程序-上传图片功能

技术前置: 1.框架采用colorUI 2.原生开发 功能: 上传图片 1.上传已经拍摄的图片 2.实时拍摄上传 3.设置上传图片数量,每次上传数量 4.上传等待 ChooseImage() {if(this.data.imgList.length>4){_this.ErrorEvent("最多上传4…

网络安全检查表

《网络攻击检查表》 1.应用安全漏洞 2.弱口令,默认口令 3.服务器互联网暴露 4.操作系统,中间件安全漏洞 5.研发服务器,邮件服务器等安全检查

Linux中FIFO管道

介绍: FIFO被称为命名管道,pipe只能用于有血缘关系的进程间通信,但通过FIFO,不相关的进程也可以进程间通信。 FIFO是linux基础文件类型的一种(文件类型为p),FIFO文件在磁盘上没有数据块&#…

用code去探索理解Llama架构的简单又实用的方法

除了白月光我们也需要朱砂痣 我最近也在反思,可能有时候算法和论文也不是每个读者都爱看,我也会在今后的文章中加点code或者debug模型的内容,也许还有一些好玩的应用demo,会提升这部分在文章类型中的比例 今天带着大家通过代码角度…

HTTP 超文本传送协议

1 超文本传送协议 HTTP HTTP 是面向事务的 (transaction-oriented) 应用层协议。 使用 TCP 连接进行可靠的传送。 定义了浏览器与万维网服务器通信的格式和规则。 是万维网上能够可靠地交换文件(包括文本、声音、图像等各种多媒体文件)的重要基础。 H…

鸿蒙(HarmonyOS)项目方舟框架(ArkUI)之Divider组件

鸿蒙(HarmonyOS)项目方舟框架(ArkUI)之Divider组件 一、操作环境 操作系统: Windows 10 专业版、IDE:DevEco Studio 3.1、SDK:HarmonyOS 3.1 二、Divider组件 提供分隔器组件,分隔不同内容块/内容元素。 子组件 …

设计模式学习笔记05(小滴课堂)

讲解Adapeter设计模式和应用场景 接口的适配器案例实战 代码: 定义一个接口: 编写适配器: 写我们的商品类: 会员类: 这样我们不同的需求可以根据需要去实现不同的接口方法,而不用实现全部接口方法。 适配…

python+django咖啡网上商城网站

全网站共设计首页、咖啡文化、咖啡商城、个人信息、联系我们5个栏目以及登录、注册界面,让用户能够全面的了解中国咖啡咖啡文化宣传网站以及一些咖啡知识、文化。 栏目一首页,主要放置咖啡的起源及发展进程的图文介绍;栏目二咖啡文化&#xf…

《Linux 简易速速上手小册》第2章: 命令行的艺术(2024 最新版)

文章目录 2.1 基本 Linux 命令2.1.1 重点基础知识2.1.2 重点案例:整理下载文件夹2.1.3 拓展案例 1:批量重命名文件2.1.4 拓展案例 2:查找并删除特定文件 2.2 文件和目录管理2.2.1 重点基础知识2.2.2 重点案例:部署一个简单的网站2…

中国电子学会2020年9月份青少年软件编程Scratch图形化等级考试试卷三级真题(编程题)

编程题(共3题,共30分) 36.题目:魔术表演“开花” 1.准备工作 (1)将舞台设置为"Party"; (2)删除默认角色,自行绘制椭圆花瓣角色; (3&#xf…

fast.ai 机器学习笔记(一)

机器学习 1:第 1 课 原文:medium.com/hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-1-84a1dc2b5236 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 来自机器学习课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真正”理解它,这些笔记将继续更…

【Django】Django项目部署

项目部署 1 基本概念 项目部署是指在软件开发完毕后,将开发机器上运行的软件实际安装到服务器上进行长期运行。 在安装机器上安装和配置同版本的环境[python,数据库等] django项目迁移 scp /home/euansu/Code/Python/website euansuxx.xx.xx.xx:/home…

C#系列-Entity Framework 架构(18)

下图展示了EF的整体架构。现在让我们逐个地看看架构的各个组件: EF组件图 EDM(Entity Data Mode 实体数据模型):EDM 由三个主要部分组成:概念模型,映射和存储模型。 Conceptual Model(概念模型&#xff0…

【Langchain Agent研究】SalesGPT项目介绍(二)

【Langchain Agent研究】SalesGPT项目介绍(一)-CSDN博客 上节课,我们介绍了SalesGPT他的业务流程和技术架构,这节课,我们来关注一下他的项目整体结构、poetry工具和一些工程项目相关的设计。 项目整体结构介绍 我们把…

【安装记录】安装 netperf 和 perf

这是一篇发疯随笔X.X 我的环境是虚拟机debian12,出于种种原因,之前直接使用apt-get install netperf apt-get install perf指令直接安装,报错找不到包 然后上网搜了一堆教程,有说下载netperf源码编译的,那些教程里面有…

Guitarpro 8.1.1.17中文解锁版2024最新安装激活图文教程

Guitarpro 8.1.1.17中文解锁版一直备受用户喜爱和关注,但也存在一个被诟病的问题,即不支持中国专属的简谱功能。作为国人为了方便学习音乐独创的一种谱写方式,简谱在国内广受欢迎,然而在国际上使用的却很少。为了解决这一问题&…

CrossOver虚拟机软件功能相似的软件

与 CrossOver 功能相似的软件有: Wine:Wine 是一款在 Unix 和 Unix-like 系统(如 Linux、macOS)上运行 Windows 应用程序的兼容层。与 CrossOver 类似,Wine 通过模拟 Windows 的 API 来实现应用程序的兼容性。它支持大…

【新书推荐】7.4节 寄存器间接和相对寻址方式

本节内容:当指令操作数为内存操作数,且内存操作数的地址使用指针寄存器表示时,称为寄存器间接寻址方式。 ■寄存器间接寻址方式:在地址表达式中,只能使用BX、SI、DI、BP四个指针寄存器用来寻址。 7.4.1 寄存器间接寻…

《深入浅出OCR》第八章:文档任务多模态预训练

✨专栏介绍: 经过几个月的精心筹备,本作者推出全新系列《深入浅出OCR》专栏,对标最全OCR教程,具体章节如导图所示,将分别从OCR技术发展、方向、概念、算法、论文、数据集等各种角度展开详细介绍。 👨‍💻面向对象: 本篇前言知识主要介绍深度学习知识,全面总结知知识…