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引言
數據可視化是數據分析跟數據科學中弗成或缺的一部分。matplotlib作為Python中最基本且功能富強的畫圖庫之一，被廣泛利用於數據可視化範疇。本文將帶領讀者從matplotlib的基本範例到高等技能停止深刻進修，幫助讀者輕鬆控制數據可視化之道。
一、matplotlib基本
1.1 安裝與導入
在利用matplotlib之前，須要先安裝該庫。可能利用以下命令停止安裝：
pip install matplotlib
安裝實現後，導入matplotlib庫：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
1.2 圖表構成
matplotlib圖表重要由以下多少個部分構成：
- Figure（畫布）：圖表的容器，類似於一張紙。
- Axes（坐標系）：在畫布上分其余畫圖地區。
- AxesElements（坐標軸元素）：包含坐標軸、標題、標籤、圖例、網格等。
二、基本圖表範例
2.1 折線圖
折線圖用於表現數據隨時光或某種次序的變更趨向。
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y, label='sin(x)', color='blue', linestyle='--')
plt.xlabel('X軸')
plt.ylabel('Y軸')
plt.title('正弦函數曲線')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
2.2 散點圖
散點圖用於察看兩個變量之間的關係。
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
plt.scatter(x, y, color='red', marker='o')
plt.title('隨機散點圖')
plt.xlabel('X軸')
plt.ylabel('Y軸')
plt.grid(True)
plt.show()
2.3 柱狀圖
柱狀圖實用於比較差別類其余數據。
x = ['A', 'B', 'C', 'D']
y = [10, 20, 30, 40]
plt.bar(x, y, color='green')
plt.xlabel('類別')
plt.ylabel('數值')
plt.title('柱狀圖')
plt.show()
2.4 餅圖
餅圖用於表現數據的絕對部分。
labels = 'A', 'B', 'C', 'D'
sizes = [15, 30, 45, 10]
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.axis('equal') # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.
plt.show()
三、高等技能
3.1 款式設置
matplotlib供給了豐富的款式設置，可能自定義圖表的款式。
plt.style.use('ggplot')
3.2 子圖
子圖可能用於在同一圖表中展示多個數據集。
fig, axs = plt.subplots(2, 1)
axs[0].plot(x, y)
axs[1].scatter(x, y)
plt.show()
3.3 交互式圖表
matplotlib支撐交互式圖表，可能響利用戶的操縱。
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot(x, y)
ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(-1, 1)
def on_move(event):
print(f"X: {event.xdata}, Y: {event.ydata}")
fig.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', on_move)
plt.show()
四、總結
本文介紹了matplotlib的基本知識跟常用圖表範例，並深刻探究了高等技能。經由過程進修本文，讀者可能輕鬆控制matplotlib數據可視化之道，為數據分析任務供給有力支撐。