数据分析之matplotlib的基本操作-轻识

Python日志

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哈喽各位宝贝下午好啊

本期就由土豆来跟大家说一下

python的一个可视化工具matplotlib

他是数据分析中的画图模块

先来说一下这个模块的安装

matplotlib的安装教程(window)

首先，命令窗口输入并执行

python -m pip install -U pip setuptools

进行升级

其次，输入

python -m pip install matplotlib

进行自动的安装，系统会自动下载安装包

最后

启动python终端会话，输入

import matplotlib

没有出现错误信息，则安装成功

不行的话可以戳我观看文章进行安装

Matplotlib是什么

matplotlib.pyplot 是命令样式函数的集合，使matplotlib像MATLAB一样工作。每个pyplot函数对图形进行一些更改：例如，创建图形，在图形中创建绘图区域，在绘图区域中绘制一些线条，用标签装饰图形等。

在matplotlib创建的图像中，包含了多种元素，示例如下

figure

figure是图片的载体，可以看做是画布，图片必须在画布的基础上进行创建

axes

axes表示绘图区域或者窗口，用来容纳一张具体的图片。axes位于figure上，同一个figure上可以存在多个axes。

axis

axis表示坐标轴，比如常见的x轴，y轴以及对应的刻度线和标签。

artist

atrist表示广义的绘图元件，往大了说，figure, axes, axis都属于绘图元件，往小了说，图片标题，图例，刻度，刻度标签等一幅图像上的具体元素都属于绘图元件。

在matplotlib中，有两套绘图语法，第一种是官方推荐的语法，是一种基于面向对象风格的语法，基本用法如下

import matplotlib.pyplot as pltfig, ax = plt.subplots()ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4])

同样的一段绘图代码，在输出图像时可能输出到png, pdf等各种不同的设备上。对于不同的绘图设备，matplotlib内置了输出代码，作为使用者的我们，不用关系具体的实现过程，只需要根据自己的需求，调整对应的backend即可。

backend可以分为两类：

1. 交互式设备，比如qt,wxpython等GUI窗口

2. 非交互式设备，比如png, jpeg, pdf等各种格式的文件

matplotlib支持的交互式设备列表如下

非交互式设备列表如下

Matplotlib.pyplot快速绘图

快速绘图和面向对象方式绘图

matplotlib实际上是一套面向对象的绘图库，它所绘制的图表中的每个绘图元素，例如线条Line2D、文字Text、刻度等在内存中都有一个对象与之对应。

为了方便快速绘图matplotlib通过pyplot模块提供了一套和MATLAB类似的绘图API，将众多绘图对象所构成的复杂结构隐藏在这套API内部。我们只需要调用pyplot模块所提供的函数就可以实现快速绘图以及设置图表的各种细节。pyplot模块虽然用法简单，但不适合在较大的应用程序中使用。

为了将面向对象的绘图库包装成只使用函数的调用接口，pyplot模块的内部保存了当前图表以及当前子图等信息。当前的图表和子图可以使用plt.gcf()和plt.gca()获得，分别表示"Get Current Figure"和"Get Current Axes"。在pyplot模块中，许多函数都是对当前的Figure或Axes对象进行处理，比如说：

plt.plot()实际上会通过plt.gca()获得当前的Axes对象ax，然后再调用ax.plot()方法实现真正的绘图。

可以在Ipython中输入类似"plt.plot??"的命令查看pyplot模块的函数是如何对各种绘图对象进行包装的。

配置属性

matplotlib所绘制的图表的每个组成部分都和一个对象对应，我们可以通过调用这些对象的属性设置方法set_*()或者pyplot模块的属性设置函数setp()设置它们的属性值。

因为matplotlib实际上是一套面向对象的绘图库，因此也可以直接获取对象的属性

配置文件

绘制一幅图需要对许多对象的属性进行配置，例如颜色、字体、线型等等。我们在绘图时，并没有逐一对这些属性进行配置，许多都直接采用了matplotlib的缺省配置。

matplotlib将这些缺省配置保存在一个名为“matplotlibrc”的配置文件中，通过修改配置文件，我们可以修改图表的缺省样式。配置文件的读入可以使用rc_params()，它返回一个配置字典；在matplotlib模块载入时会调用rc_params()，并把得到的配置字典保存到rcParams变量中；matplotlib将使用rcParams字典中的配置进行绘图；用户可以直接修改此字典中的配置，所做的改变会反映到此后创建的绘图元素。

绘制多子图

（快速绘图）

Matplotlib 里的常用类的包含关系为 Figure -> Axes -> (Line2D, Text, etc.)一个Figure对象可以包含多个子图(Axes)，在matplotlib中用Axes对象表示一个绘图区域，可以理解为子图。

可以使用subplot()快速绘制包含多个子图的图表，它的调用形式如下：

subplot(numRows, numCols, plotNum)

subplot将整个绘图区域等分为numRows行* numCols列个子区域，然后按照从左到右，从上到下的顺序对每个子区域进行编号，左上的子区域的编号为1。如果numRows，numCols和plotNum这三个数都小于10的话，可以把它们缩写为一个整数，例如subplot(323)和subplot(3,2,3)是相同的。subplot在plotNum指定的区域中创建一个轴对象。如果新创建的轴和之前创建的轴重叠的话，之前的轴将被删除。