图表绘制工具--Matplotlib

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了图表绘制工具--Matplotlib相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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【课程3.1】  Matplotlib简介及图表窗口

Matplotlib → 一个python版的matlab绘图接口,以2D为主,支持python、numpy、pandas基本数据结构,运营高效且有较丰富的图表库
 
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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 图表窗口1 → plt.show()

plt.plot(np.random.rand(10))
plt.show()
# 直接生成图表

  输出

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# 图表窗口2 → 魔法函数,嵌入图表

% matplotlib inline  
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)
plt.scatter(x,y)
# 直接嵌入图表,不用plt.show()
# <matplotlib.collections.PathCollection at ...> 代表该图表对象

  输出:

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# 图表窗口3 → 魔法函数,弹出可交互的matplotlib窗口

% matplotlib notebook
s = pd.Series(np.random.randn(100))
s.plot(style = k--o,figsize=(10,5))
# 可交互的matplotlib窗口,不用plt.show()
# 可做一定调整

  输出:

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# 图表窗口4 → 魔法函数,弹出matplotlib控制台

% matplotlib qt5
df = pd.DataFrame(np.random.rand(50,2),columns=[A,B])
df.hist(figsize=(12,5),color=g,alpha=0.8)
# 可交互性控制台
# 如果已经设置了显示方式(比如notebook),需要重启然后再运行魔法函数
# 网页嵌入的交互性窗口 和 控制台,只能显示一个

#plt.close()    
# 关闭窗口

#plt.gcf().clear()  
# 每次清空图表内内容  

  输出:

array([[<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000000000CA745C0>,
        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000000000CA7D9B0>]], dtype=object)

 

以上是关于图表绘制工具--Matplotlib的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

图表绘制工具--Matplotlib 2

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统计图表这么多?这个可视化工具太赞了~~

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