《商务大数据分析与应用》课件——4-2 探索性数据基础-matplotlib基础.pptxVIP

探索性分析-Matplotlib基础

目录Page?2数据可视化与Matplotlibpyplot基础语法rc参数绘图注释小结

数据可视化对数据的分析离不开数据的可视化。传统的数据可视化起源于统计图形学，与信息图形、视觉设计等现代技术密切相关，其表现形式通常在二维空间。与之相比，大数据可视化往往更关注抽象高维的数据，空间属性较弱，与所针对的数据类型密切相关。

Matplotlib数据可视化基础Matplotlib是一个在python下实现的类似matlab的纯python的第三方库,旨在用python实现matlab的功能,是python下最出色的绘图库。其风格跟matlab相似，同时也继承了python的简单明了。matplotlib对于图像美化方面比较完善，可以自定义线条的颜色和样式，可以在一张绘图纸上绘制多张小图，也可以在一张图上绘制多条线，可以很方便地将数据可视化并对比分析。

Matplotlib数据可视化基础Matplotlib模块依赖于NumPy和tkinter模块，可以绘制多种形式的图形，包括线图、直方图、饼图、散点图等，图形质量满足出版要求，是数据可视化的重要工具。Matplotlib中应用最广的是matplotlib.pyplot模块。Pyplot提供了一套和Matlab类似的绘图API，使得Matplotlib的机制更像Matlab。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并设置图表的各个细节。在Jupyternotebook中进行交互式绘图，需要执行一下语句：%matplotlibnotebook使用matplotlib时，使用的导入惯例为：importmatplotlib.pyplotasplt

Matplotlib绘图基础Matplotlib中的常用绘图及分组

掌握pyplot基础语法1.创建画布与创建子图第一部分主要作用是构建出一张空白的画布，并可以选择是否将整个画布划分为多个部分，方便在同一幅图上绘制多个图形的情况。最简单的绘图可以省略第一部分，而后直接在默认的画布上进行图形绘制。函数名称函数作用plt.figure创建一个空白画布，可以指定画布大小，像素。figure.add_subplot创建并选中子图，可以指定子图的行数，列数，与选中图片编号。

掌握pyplot基础语法2.添加画布内容第二部分是绘图的主体部分。其中添加标题，坐标轴名称，绘制图形等步骤是并列的，没有先后顺序，可以先绘制图形，也可以先添加各类标签。但是添加图例一定要在绘制图形之后。函数名称函数作用plt.title在当前图形中添加标题，可以指定标题的名称、位置、颜色、字体大小等参数。plt.xlabel在当前图形中添加x轴名称，可以指定位置、颜色、字体大小等参数。plt.ylabel在当前图形中添加y轴名称，可以指定位置、颜色、字体大小等参数。plt.xlim指定当前图形x轴的范围，只能确定一个数值区间，而无法使用字符串标识。plt.ylim指定当前图形y轴的范围，只能确定一个数值区间，而无法使用字符串标识。plt.xticks指定x轴刻度的数目与取值。plt.yticks指定y轴刻度的数目与取值。plt.legend指定当前图形的图例，可以指定图例的大小、位置、标签。

掌握pyplot基础语法importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinedata=np.arange(0,1,0.01)plt.title(mylinesexample)plt.xlabel(X)plt.ylabel(Y)plt.xlim(0,1)plt.ylim(0,1)plt.xticks([0,0.2,0.4,0.6,0.8,1])plt.yticks([0,0.2,0.4,0.6,0.8,1])plt.plot(data,data**2)plt.plot(data,data**3)plt.legend([y=x^2,y=x^3])plt.show()

掌握pyplot基础语法data=np.arange(0,np.pi*2,0.01)fig1=plt.figure(figsize=(9,7),dpi=90)#确定画布大小#绘制第一幅子图ax1=fig1.add_subplot(1,2,1)plt.title(linesexample)plt.xlabel(X)plt.ylabel(Y)plt.xlim(0,1)plt.ylim(0,1)plt.xticks([0,0.2,0.4,0.6,0.8,1])plt.yticks([0,0.2,0.4,0.6,0.8,1])plt.pl