Matplotlib数据可视化基础

• 3.1 pyplot基础语法、绘图流程
• 1.创建画布与创建子图
• 2.添加画布内容
• 3.保存与展示图形

• 1 散点图
• scatter函数

• plot函数

• 1 直方图
• bar函数

• pie函数

• boxplot函数

3.1 pyplot基础语法、绘图流程

1.创建画布与创建子图

第一部分主要作用是构建出一张空白的画布，并可以选择是否将整个画布划分为多个部分，方便在同一幅图上绘制多个图形的情况。最简单的绘图可以省略第一部分，而后直接在默认的画布上进行图形绘制。

2.添加画布内容

第二部分是绘图的主体部分。其中添加标题，坐标轴名称，绘制图形等步骤是并列的，没有先后顺序，可以先绘制图形，也可以先添加各类标签。但是添加图例一定要在绘制图形之后。

3.保存与展示图形

• 为什么保存的图片是空白的？
  

  请注意：保存一定要在显示图形的前面，否则，可能会出现保存的图片使空白的！

  
  

3.2 散点图与折线图（分析特征间的关系）

1 散点图

• 散点图（scatter diagram）又称为散点分布图，是以一个特征为横坐标，另一个特征为纵坐标，利用坐标点（散点）的分布形态反映特征间的统计关系的一种图形。
• 值是由点在图表中的位置表示，类别是由图表中的不同标记表示，通常用于比较跨类别的数据。

scatter函数

matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, alpha=None, **kwargs)

2 折线图

• 折线图（line chart）是一种将数据点按照顺序连接起来的图形。可以看作是将散点图，按照x轴坐标顺序连接起来的图形。
• 折线图的主要功能是查看因变量y随着自变量x改变的趋势，最适合用于显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据。同时还可以看出数量的差异，增长趋势的变化。

plot函数

matplotlib.pyplot.plot(*args, **kwargs)

• 关于color
  

3.3 直方图、饼图与箱线图（分析特征内部数据分布与分散状况）

1 直方图

• 直方图（Histogram）又称质量分布图，是统计报告图的一种，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况，一般用横轴表示数据所属类别，纵轴表示数量或者占比。
• 用直方图可以比较直观地看出产品质量特性的分布状态，便于判断其总体质量分布情况。直方图可以发现分布表无法发现的数据模式、样本的频率分布和总体的分布。

bar函数

matplotlib.pyplot.bar（left，height，width = 0.8，bottom = None，hold = None，data = None，** kwargs ）

2饼图

• 饼图（Pie Graph）是将各项的大小与各项总和的比例显示在一张“饼”中，以“饼”的大小来确定每一项的占比。
• 饼图可以比较清楚地反映出部分与部分、部分与整体之间的比例关系，易于显示每组数据相对于总数的大小，而且显现方式直观。

pie函数

matplotlib.pyplot.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=None, radius=None, … )

3 箱线图

• 箱线图（boxplot）也称箱须图，其绘制需使用常用的统计量，能提供有关数据位置和分散情况的关键信息，尤其在比较不同特征时，更可表现其分散程度差异。
• 箱线图利用数据中的五个统计量（最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值）来描述数据，它也可以粗略地看出数据是否具有对称性、分布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。
  

boxplot函数

matplotlib.pyplot.boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, positions=None, widths=None, patch_artist=None,meanline=None, labels=None, … )