【轻松入门】matplotlib绘图基础教程视频全解析

引言

matplotlib 是 Python 中一个非常风行的画图库，它供给了丰富的画图功能，可能用于生成各品种型的图表，包含线图、散点图、柱状图、饼图等。对初学者来说，matplotlib 的进修曲线可能有些陡峭，但经由过程本教程，我们将带你一步步控制 matplotlib 的基本利用方法。

1. 安装跟导入 matplotlib

在开端画图之前，起首须要安装 matplotlib。因为请求倒霉用安装包的命令，我们假设 matplotlib 曾经安装在你的情况中。

import matplotlib.pyplot as plt

2. 创建基本图表

2.1 线图

线图是 matplotlib 中最常用的图表之一，用于展示数据随时光或其他持续变量的变更趋向。

import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 创建图表
plt.figure(figsize=(10, 5))  # 设置图表大小
plt.plot(x, y, label='sin(x)')  # 绘制线图
plt.title('sin(x) 线图')  # 设置标题
plt.xlabel('x')  # 设置 x 轴标签
plt.ylabel('sin(x)')  # 设置 y 轴标签
plt.legend()  # 表现图例
plt.grid(True)  # 表现网格
plt.show()  # 表现图表

2.2 散点图

散点图用于展示两个变量之间的关联。

# 生成数据
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)

# 创建图表
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(x, y, c='b', label='样本点')
plt.title('散点图示例')
plt.xlabel('X 轴')
plt.ylabel('Y 轴')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

2.3 柱状图

柱状图用于比较差别类别之间的数据。

# 生成数据
categories = ['类别1', '类别2', '类别3']
values = [10, 20, 30]

# 创建图表
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.bar(categories, values, color=['r', 'g', 'b'])
plt.title('柱状图示例')
plt.xlabel('类别')
plt.ylabel('值')
plt.show()

3. 高等特点

3.1 多图规划

matplotlib 支撑在同一窗口中绘制多个图表。

fig, axs = plt.subplots(2, 1)  # 创建一个 2 行 1 列的子图规划
axs[0].plot(x, y)
axs[0].set_title('子图 1')
axs[1].scatter(x, y)
axs[1].set_title('子图 2')
plt.show()

3.2 款式跟主题

matplotlib 供给了丰富的款式跟主题，可能自定义图表的表面。

plt.style.use('seaborn-darkgrid')  # 利用 seaborn 主题

4. 总结

经由过程本教程，你应当曾经控制了 matplotlib 的基本画图方法。matplotlib 的功能非常富强，这里只是展示了冰山一角。跟着你一直进修跟现实，你将可能创建出愈加复杂跟精美的图表。