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matplotlib学习

news 2025/7/4 14:16:10

开始学习Python数据可视化

一.基础绘图函数

1.创建画布与坐标轴

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建画布和坐标轴
fig, ax = plt.subplots()  # 默认1行1列，返回Figure对象和Axes对象

2.绘制线图

x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 15, 25]

# 绘制线图
ax.plot(x, y, color='red', linestyle='--', marker='o', label='Line 1')

3. 绘制散点图

ax.scatter(x, y, color='blue', marker='^', label='Scatter')

4. 绘制柱状图

categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [30, 45, 15, 60]

ax.bar(categories, values, color='green', alpha=0.6, label='Bar')

二、图表装饰函数

1. 标题与标签

ax.set_title("My Plot")          # 标题
ax.set_xlabel("X Axis")          # X轴标签
ax.set_ylabel("Y Axis")          # Y轴标签

2. 图例与网格

ax.legend()                      # 显示图例
ax.grid(True, linestyle=':')     # 显示虚线网格

3. 坐标轴范围与刻度

ax.set_xlim(0, 5)                # X轴范围
ax.set_ylim(0, 70)               # Y轴范围
ax.set_xticks([0, 2, 4])         # 设置X轴刻度
ax.set_xticklabels(['Start', 'Mid', 'End'])  # 自定义刻度标签

三、多图与子图

1. 多子图布局

fig, axes = plt.subplots(2, 2)  # 创建2行2列的子图
axes[0, 0].plot(x, y)           # 在第一个子图绘制
axes[1, 1].scatter(x, y)        # 在右下角子图绘制

2. 调整布局

plt.tight_layout()  # 自动调整子图间距

四、保存与显示图像

1. 保存图像

plt.savefig('plot.png', dpi=300, bbox_inches='tight')  # 保存为PNG

2. 显示图像

plt.show()  # 显示所有已绘制的图形

五、常用样式设置

1. 全局样式

plt.style.use('ggplot')  # 使用预定义样式（如 'ggplot', 'seaborn'）

2. 文本标注

ax.text(2, 50, 'Peak', fontsize=12, color='purple')  # 在坐标(2,50)添加文本

例子

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建画布和坐标轴
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))

# 绘制线图
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 15, 25]
ax.plot(x, y, 'r--o', label='Sales')

# 装饰图表
ax.set_title("Sales Report")
ax.set_xlabel("Quarter")
ax.set_ylabel("Revenue (k)")
ax.legend()
ax.grid(True)

# 显示图像
plt.show()