Python数据科学速查表 - Matplotlib 绘图

Python数据科学速查表主要关注的是Matplotlib库的使用，这是一个强大的绘图库，用于创建高质量的静态、动态和交互式图表。Matplotlib是Python数据分析和可视化生态系统中的基础工具，适用于科学家、工程师以及任何需要以图形形式展示数据的人。 1. **基本概念** - **Figure对象**：Matplotlib中的顶级容器，可以包含一个或多个Axes对象。 - **Axes对象**：实际的绘图区域，每个图表可以有多个子图。 2. **安装与导入** - 安装：`pip install matplotlib` - 导入：通常使用别名`import matplotlib.pyplot as plt` 3. **创建图表** - `plt.figure()`：创建一个新的figure对象。 - `plt.subplots()`：创建一个带有子图的figure，可以指定行数和列数。 4. **绘制线条和散点图** - `plt.plot(x, y)`：绘制线条，x和y是数据数组。 - `plt.scatter(x, y)`：绘制散点图，用于表示数据点分布。 5. **设置轴和标签** - `plt.xlabel('x-axis')` 和 `plt.ylabel('y-axis')`：设置轴标签。 - `plt.xlim([xmin, xmax])` 和 `plt.ylim([ymin, ymax])`：设定轴的范围。 - `plt.xticks()` 和 `plt.yticks()`：自定义轴刻度。 6. **网格线和图例** - `plt.grid(True)`：添加网格线。 - `plt.legend()`：添加图例，需要在绘制时指定label参数。 7. **颜色和样式** - `plt.plot(x, y, 'r--')`：使用红色虚线绘制，'r'代表红色，'--'代表虚线。 - `plt.plot(x, y, color='g', linestyle=':', marker='o')`：设置颜色、线型和标记样式。 8. **子图布局** - `fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=1)`：创建2行1列的子图布局。 - `axs[0].plot(x, y)`：在特定子图上绘制。 9. **保存图像** - `plt.savefig('image.png')`：将当前图表保存为PNG格式的文件。 10. **动画和交互性** - 使用`FuncAnimation`类可以创建基于matplotlib的动画。 - `mpld3`库可以将图表转换为交互式HTML。 11. **自定义函数和回调** - 可以定义自定义的绘图函数，例如自定义标记样式、颜色映射等。 - 结合`matplotlib.widgets`模块，可以实现图形界面的交互功能。 12. **高级特性** - `pyplot.style.use('ggplot')`：应用预定义的样式（如ggplot风格）。 - `fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))`：设置figure的大小。 - `ax.set_aspect('equal')`：确保x和y轴的比例一致，用于绘制饼图和地图。 通过以上介绍，我们可以看到Matplotlib提供了丰富的功能，无论是简单的线图还是复杂的多层嵌套图表，都能轻松应对。在实际数据科学项目中，结合Pandas等数据处理库，Matplotlib能帮助我们高效地分析和展示数据，使结果更易理解和解释。而徐浪老师的分享无疑是对这一主题的深入探讨，通过阅读提供的PDF和TXT文件，你将能更全面地掌握Matplotlib的用法。