Python数据可视化怎么做_matplotlib基础教程【教学】

舞夢輝影
发布: 2025-12-17 18:49:56
原创
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matplotlib是Python最常用基础可视化库,安装后导入plt和np,按准备数据→创建图形→显示/保存三步绘图,支持加标题标签网格、中文显示及多子图和柱状图等各类图表。

python数据可视化怎么做_matplotlib基础教程【教学】

Python数据可视化最常用、最基础的库就是 matplotlib。它灵活、稳定、文档完善,适合从入门到进阶的各类图表绘制。掌握几个核心步骤,就能快速画出清晰、规范的图表。

一、安装与导入是第一步

确保已安装 matplotlib(推荐用 pip):

  • pip install matplotlib

在代码开头导入常用模块:

  • import matplotlib.pyplot as plt(几乎每次都要用)
  • import numpy as np(常配合生成示例数据)

二、画图三步走:准备数据 → 创建图形 → 显示/保存

以折线图为例,这是最典型的流程:

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  • x = np.linspace(0, 10, 100)(准备横轴数据)
  • y = np.sin(x)(准备纵轴数据)
  • plt.plot(x, y)(调用 plot 绘制)
  • plt.show()(弹出窗口查看;若在 Jupyter 中可直接显示)

如果想保存图片,加一句:plt.savefig("my_plot.png")(建议放在 plt.show() 前,否则可能保存为空白)

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三、让图表更专业:加标题、标签和网格

默认图表信息太少,几行代码就能提升可读性:

  • plt.title("正弦函数图像")
  • plt.xlabel("x 轴")
  • plt.ylabel("sin(x)")
  • plt.grid(True)(开启网格线,增强参考性)

中文显示有时会乱码,可在绘图前加两行解决:

  • plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Arial Unicode MS']
  • plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

四、多子图与常见图表类型

一个图里放多个小图,用 plt.subplot() 或更灵活的 plt.subplots()

  • fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))
  • ax1.plot(x, np.sin(x))
  • ax2.scatter(x[::10], np.cos(x[::10]))(散点图)

其他常用图表只需换函数名:

  • 柱状图:plt.bar()
  • 直方图:plt.hist()
  • 饼图:plt.pie()
  • 箱线图:plt.boxplot()

不复杂但容易忽略。

以上就是Python数据可视化怎么做_matplotlib基础教程【教学】的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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