题解附件84phfenm22244.pdf

matplotlib 和 seaborn visualization matplotlib 是一个 Python 库，用于创建静态、动画和交互式的图形化。seaborn 是基于 matplotlib 的一个高级 visualization 库，提供了许多高级的数据 visualization 工具。下面是对 matplotlib 和 seaborn 的使用的总结： 一、饼图 饼图是matplotlib中的一个基本图形，用于显示一个维度各项指标占总体的占比情况。使用语法如下： `pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=None, radius=None)` 参数说明： * `x`：一个存放各部分占比的向量 * `explode`：每一部分离开中心点的距离 * `labels`：设置各类的标签 * `colors`：设置为各部分染色的列表 * `autopct`：自动百分号的格式 * `pctdistance`：labels标签位置，相对于半径的比例 * `shadow`：显示阴影 * `labeldistance`：labels标签位置，相对于半径的比例 * `startangle`：起始绘制角度 * `radius`：控制饼图半径 二、密度图 密度图是 seaborn 中的一个高级图形，用于显示连续变量的分布特点。使用语法如下： `distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, fit=None, hist_kws=None, kde_kws=None, rug_kws=None, fit_kws=None, color=None, vertical=None)` 参数说明： * `a`：观察数据 * `bins`：直方图bins的数目 * `hist`：是否绘制直方图 * `kde`：是否绘制高斯核密度估计图 * `rug`：是否在横轴上绘制观测值竖线 * `fit`：个带有fit方法的对象 * `color`：可以绘制除了拟合曲线之外所有内容的颜色 * `vertical`：如果为True，则观测值在y轴显示 三、子图 matplotlib 提供了多种方法来创建子图。下面是其中的一些： 1. 使用 `plt.subplot` 画多个子图： `plt.subplot(1,2,1)` 2. 使用 `plt.add_subplot` 画多个子图： `fig, ax1,ax2 = plt.subplots(1,2)` 3. 使用 `fig.add_subplot` 画多个子图： `fig = plt.figure()` `ax1 = fig.add_subplot(1,2,1)` 四、中文字体问题 在使用 matplotlib 时，可能会出现中文乱码问题。解决方法有两种： 1. 使用系统中的字体集： `import matplotlib.pyplot as plt` `mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']` `mpl.rcParams['font.serif'] = ['SimHei']` 2. 自定义字体集： `import matplotlib.pyplot as plt` `mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']` `mpl.rcParams['font.serif'] = ['SimHei']` matplotlib 和 seaborn 是两个功能强大的数据 visualization 库，它们提供了许多高级的图形化工具，可以帮助我们更好地了解和展示数据。