数据可视化初探：Matplotlib框架的使用

前言

软件行业成立之初，是由业务驱动数据。人们尝试各种手段从无纸化过度到信息化、数字化。渐渐的，产生的数据量越来越多，人们再次利用这些数据，在观察数据的形态结构中，发现了新的业务。

而其两者之间，重要的一环就是，数据可视化！

入门

本次选择使用Python及其绘图库matplotlib，用到的编辑器依旧是VsCode

其一：概念

在可视化之前，我们需要一片空间。在这里叫做Figure实例，也就是画布。在画布上面，就是我们想要呈现的诸多元素，就是Axes实例。有了画布和图形，接下来就需要我们来使用一些API来组合控制。

其二：简单绘制

了解了一些概念后，现在让我们开始编写一些简单的代码

matplotlib 需要使用pip安装后使用

代码语言：python代码运行次数：0复制

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0,10,1000) # 生成由0到10均匀的1000个点
y = np.cos(x) # 生成1000个点的cos函数
plt.plot(x,y,ls="-",lw=2,label="Figure 1") # 画图
plt.legend() # 显示图例
plt.show()  # 显示图形

x，y是我们准备的数据，也就是最后要展示的数据。是元素之一。

plt就是画布，通过使用ls：线条风格，lw：线条宽度，label：图例描述。

其三：其他常用图形

①柱状图

代码语言：python代码运行次数：0复制

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置字体
mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]
# 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False
# 创建数据
x = [1,2,3,4,5,6,7,8]
y = [3,1,4,5,8,9,7,2]
# 画图
plt.bar(x,y,align="center",color="c",tick_label=["q","a","c","e","r","j","b","p"],hatch="/")
# 设置坐标轴标签
plt.xlabel("箱子编号")
plt.ylabel("箱子重量（kg）")
plt.show()

②饼图

pie()

③极线图

polar()

④气泡图

scatter()

实战：收支图

需求分析

在快节奏的生活中，非常容易陷入消费陷阱。我们做好预防的一个重要手段就是记账，然后每天进行收支分析，形成收支图

技术选型

收支中，最重要的就是比例。所以条状图是符合要求的。

代码实现

代码语言：python代码运行次数：0复制

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置字体
mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]
# 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False
# 收入数据
income = [1000, 1200, 1500, 1800, 2000]
# 支出数据A
expense = [500, 600, 700, 800, 900]
# 支出数据B
expense2 = [100, 200, 300, 400, 500]
# 支出数据C
expense3 = [200, 300, 400, 500, 600]
# 创建一个绘图对象
plt.figure()
# 绘制收入柱状图y
plt.bar(range(len(income)), income, color='g', label='收入')
# 绘制支出柱状图
plt.bar(range(len(expense)), expense, bottom=income, color='r', label='支出A')
plt.bar(range(len(expense2)), expense2, bottom=income, color='b', label='支出B')
plt.bar(range(len(expense3)), expense3, bottom=income, color='y', label='支出C')
# 添加标题和轴标签
plt.title('月收入支出')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('消费')
# 添加图例
plt.legend()
# 显示图形
plt.show()

总结

本文是matplotlib Api的简单使用，如果想要实现更复杂的效果，一是需要出色的设计，二是需要更进阶的Api用法。

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matplotlib 数据可视化

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