信息可视化(也叫绘图)是数据分析中最重要的工作之一。它可能是探索过程的一 部分,例如,帮助找出异常值、必要的数据转换、得出有关模型的idea等。另外,做一个可交互的数据可视化也许是工作的最终目标。Python有许多库进行静态或动态的数据可视化,但这里重要关注于和基 于它的库。 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面)。该项目其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图 接口。matplotlib和IPython社区进行合作,简化了从IPython shell(包括现在的 Jupyter notebook)进行交互式绘图。matplotlib支持各种操作系统上许多不同的 GUI后端,而且还能将图片导出为各种常见的矢量(vector)和光栅(raster)图:PDF、SVG、JPG、PNG、BMP、GIF等。
matplotlib API入门
matplotlib的通常引入约定
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创建一个简单的图形
可以在matplotlib的文档中找到各种图表类型
Figure和Subplot
matplotlib的图像都位于Figure对象中。用plt.figure创建一个新的Figure。
不能通过空Figure绘图。必须用add_subplot创建一个或多个subplot才行。
图像应该是2×2的(即最多4张图),且当前选中的是4个 subplot中的第一个(编号从1开始),也可以把后面两个subplot也创建出来。
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如果这时执行一条绘图命令,matplotlib就会在最后 一个用过的subplot(如果没有则创建一个)上进行绘制,隐藏创建figure和subplot 的过程。
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"k–"是一个线型选项,用于告诉matplotlib绘制黑色虚线图。
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那些由 fig.add_subplot所返回的对象是AxesSubplot对象,直接调用它们的实例方法就可以在其它空着的格子里面画图了。
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创建包含subplot网格的figure是一个非常常见的任务,matplotlib有一个更为方便的 方法plt.subplots,它可以创建一个新的Figure,并返回一个含有已创建的subplot对 象的NumPy数组
可以轻松地对axes数组进行索引,就好像是一个二维数组一 样,例如axes[0,1]。还可以通过sharex和sharey指定subplot应该具有相同的X轴 或Y轴。在比较相同范围的数据时,这也是非常实用的,否则,matplotlib会自动缩 放各图表的界限。
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