matplotlib数据可视化基础.pptx

Matplotlib数据可视化基础09-3月-25

1分析特征间的关系目录了解绘图基础语法与常用参数2分析特征内部数据分布与分散状况3小结4

掌握pyplot基础语法基本绘图流程

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。掌握pyplot基础语法1.创建画布与创建子图函数名称函数作用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。

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。掌握pyplot基础语法2.添加画布内容函数名称函数作用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。

第三部分主要用于保存和显示图形。掌握pyplot基础语法3.存与展示图形函数名称函数作用plt.savafig保存绘制的图片，可以指定图片的分辨率、边缘的颜色等参数。plt.show在本机显示图形。

pyplot使用rc配置文件来自定义图形的各种默认属性，被称为rc配置或rc参数。在pyplot中几乎所有的默认属性都是可以控制的，例如视图窗口大小以及每英寸点数、线条宽度、颜色和样式、坐标轴、坐标和网格属性、文本、字体等。设置pyplot的动态rc参数

设置pyplot的动态rc参数线条的常用rc参数名称、解释与取值rc参数名称解释取值lines.linewidth线条宽度取0-10之间的数值，默认为1.5。lines.linestyle线条样式可取“-”“--”“-.”“：”四种。默认为“-”。lines.marker线条上点的形状可取“o”“D”“h”“.”“,”“S”等20种，默认为None。lines.markersize点的大小取0-10之间的数值，默认为1。

设置pyplot的动态rc参数常用线条类型解释linestyle取值意义linestyle取值意义-实线-.点线--长虚线:短虚线

marker取值意义marker取值意义‘o’圆圈‘.’点‘D’菱形‘s’正方形‘h’六边形1‘*’星号‘H’六边形2‘d’小菱形‘-’水平线‘v’一角朝下的三角形‘8’八边形‘’一角朝左的三角形‘p’五边形‘’一角朝右的三角形‘，’像素‘^’一角朝上的三角形‘+’加号‘\’竖线‘None’无‘x’X设置pyplot的动态rc参数线条标记解释

由于默认的pyplot字体并不支持中文字符的显示，因此需要通过设置font.sans-serif参数改变绘图时的字体，使得图形可以正常显示中文。同时，由于更改字体后，会导致坐标轴中的部分字符无法显示，因此需要同时更改axes.unicode_minus参数。除了设置线条和字体的rc参数外，还有设置文本、箱线图、坐标轴、刻度、图例、标记、图片、图像保存等rc参数。具体参数与取值可以参考官方文档。设置pyplot的动态rc参数注意事项

1分析特征间的关系目录了解绘图基础语法与常用参数2分析特征内部数据分布与分散状况3小结4

散点图（scatterdiagram）又称为散点分布图，是以一个特征为横坐标，另一个特征为纵坐标，利用坐标点（散点）的分布形态反映特征间的统计关系的一种图形。值是由点在图表中的位置表示，类别是由图表中的不同标记表示，通常用于比较跨类别的数据。绘制散点图散点图

matplotlib.pyplot.scatter(x,y,s=None,c=None,marker=None,alpha=None,**kwargs)常用参数及说明如下表所示。绘制散点图scatter函数参数名称说明x，y接收array。表示x轴和y轴对应的数据。无默认。s接收数值或者一维的array。指定点的大小，若传入一维array则表示每个点的大小。默认为None。c接收颜色或者一维的array。指定点的颜色，若传入一维array则表示每个点