matplotlib
matplotlib是一個專門用來繪圖的庫，在分析資料的時候，使用它可以将資料進行可視化，更直覺的呈現。下面是幾個通過matplot繪制的圖
文章目錄
- matplotlib
- 1.簡單入門
- 2.圖像結構
- 3.pyplot基本繪圖功能介紹
- 3.1建立畫布
- 3.2繪制圖像
- 3.3圖像輸出
- 3.4輔助顯示層
- 3.5綜合例子
- 4.Matplotlib三層架構總結
1.簡單入門
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.figure()
plt.plot([1,2,3],[3,5,7])
plt.show() 
2.圖像結構
其他說明：
一個figure(畫布)可以包含多個axes(坐标系/繪圖區)，但是一個axes隻能屬于一個figure。
一個axes(坐标系/繪圖區)可以包含多個axis(坐标軸)，包含兩個即為2d坐标系，3個即為3d坐标系
輔助顯示層為Axes(繪圖區)内的除了根據資料繪制出的圖像以外的内容，主要包括Axes外觀(facecolor)、邊框線(spines)、坐标軸(axis)、坐标軸名稱(axis label)、坐标軸刻度(tick)、坐标軸刻度标簽(tick label)、網格線(grid)、圖例(legend)、标題(title)等内容。該層的設定可使圖像顯示更加直覺更加容易被使用者了解，但又不會對圖像産生實質的影響。
3.pyplot基本繪圖功能介紹
matplotlib是受MATLAB的啟發建構的。MATLAB是資料繪圖領域廣泛使用的語言和工具。MATLAB語言是面向過程的。利用函數的調用，MATLAB中可以輕松的利用一行指令來繪制直線，然後再用一系列的函數調整結果。
matplotlib有一套完全仿照MATLAB的函數形式的繪圖接口，那就是matplotlib.pyplot。pyplot是Matplotlib的子庫，它提供了和matlab類似的繪圖API，友善使用者快速繪制2D圖表。pyplot中基本包含了matplotlib的全部功能，我們一般也是對它進行操作的。
在使用的時候，我們可以通過下面語句進行資料的導入：
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.pyplot as plt # 導入子產品
# 1）建立畫布(容器層)
plt.figure(figsize=(10, 5)) # 10為繪圖對象長度，5為寬度
# 2）繪制折線圖(圖像層)
plt.plot([1, 2, 3, 4, 5, 6 ,7], [17,17,18,15,11,11,13])
# 3）顯示圖像
plt.show()
結果
3.1建立畫布
每次我們打算繪制一個圖形的時候，都需要一個畫布，有的地方也稱它為繪圖對象。一般用plt.figure()函數來建立一個畫布，比如：
通過figsize參數，我們可以設定畫布的長度和寬度，機關是英寸；通過dpi參數，我們可以指定繪圖對象的分辨率，即每英寸多少個像素，預設值為80。上面例子中，圖像的寬度為：10*80=800像素。可以看到和下面的結果是一緻的。
3.2繪制圖像
我們通常使用plt.plot來繪制一個圖像。我們繪制圖像的時候是需要一個畫布的，我們可以使用上面的figure來具體設定一個畫布，如果不需要精确設定畫布的話，我們使用plot時，Matplotlib會自動幫我們生成一個畫布。
下面是兩個例子，他們設定的效果是一樣的：
plt.plot(x, y, label="$cos($x^2)", color="red", linewidth=2)
plt.plot(x, y, "r-", label="cos($x^2)$")
讓我們通過例子了解一下這幾個參數：
（1）x、y：這兩個數很容易了解，就是兩個變量。我們在坐标軸上要确定一個點往往要确定兩個值：橫坐标值和縱坐标值。我們繪制圖像的時候有很多種，有折線圖和曲線圖，都可以用它來設定。具體它們兩個設定的差別會在後面例子中講解。
（2）第三個參數：在第二個例子中，我們設定了第二個參數"r-"，它的意思是設定紅色的實線。
3）label：設定圖例中的内容。有時我們需要添加的是一些資料公式，我們可以在字元串前後添加“符号，比如：r""。中間的反斜杠是因為$中空格是不識别的，要加反斜杠進行轉義，這樣顯示的英文字型會好看很多。
（4）color：如果我們不使用第三個參數的設定，這個參數可以用來指定線條顔色。
（5）linewidth：用于指定曲線的寬度。
3.3圖像輸出
圖像的輸出有兩種方式，一個是在直接顯示，一個是儲存成圖檔到本地
（1）直接顯示
我們可以通過plt.show()函數顯示圖像，顯示後會釋放畫布資源，如果在顯示圖像之後儲存圖檔，将隻能儲存空圖檔。
（2）儲存圖檔到本地
我們可以通過plt.savefig()函數将圖像儲存到指定路徑，這裡需要注意：如果直接顯示和儲存到本地都要有的話，儲存到本地的操作要寫到show函數前。比如：plt.savefig(“D:\demo.png”)。
我們還可以通過設定dpi參數指定圖像的分辨率，比如：plt.savefig(“D:\demo.png”, dpi=120)。
3.4輔助顯示層
我們通過plt.plot函數繪制完圖形之後，是一個很樸素的圖，所有我們通常會加入輔助顯示層來讓整個圖像變得豐滿，下面會介紹幾個常用的設定。
（1）顯示圖例
如果隻在plt.plot()中設定label還不能最終顯示出圖例，還需要通過plt.legend()将圖例顯示出來，比如：
plt.legend(loc="best")
它的其他參數設定，如下圖所示：
注意：如果設定為best，matplotlib會自動找一個合适的位置顯示圖例。
（2）設定目前繪圖區标題
比如：plt.title(“我的Matplotlib圖”)。
（3）X、Y軸标題
比如：plt.xlabel(“時間”)、plt.ylabel(“溫度”)
（4）添加網格線
添加網格線我們使用函數：plt.grid()
3.5綜合例子
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-3, 3, 100) # 生成-3到3範圍内的100個點。
y = x*4+1
z = x**2
plt.figure(figsize=(8,4))
plt.plot(x, y, label="$x*2+1$", color="red", linewidth=2)
plt.plot(x, z, "b--", label="$X^2$")
plt.plot([1, 2, 3, 4, 5, 6 ,7], [7,7,8,5,0.3,1,0.3], "k:", label="折線圖")
plt.grid()
plt.legend(loc="best")
plt.show()
結果
4.Matplotlib三層架構總結
容器層
- 畫闆 Canvas
- 畫布 Figure
-
繪制圖形區 Axes
X軸
Y軸
- 網格
- 刻度
- 刻度說明
- 圖例說明
- 折線圖
- 散點圖
- 柱狀圖
- 餅圖
- 直方圖