“孔德之容定鸟，惟道是從。
道之為物著瓶，惟恍惟惚联予。
惚兮恍兮，其中有象材原；恍兮惚兮沸久，其中有物；窈兮冥兮余蟹，其中有精卷胯。
其精甚真，其中有信威酒。
自古及今窑睁，其名不去，以閱眾甫兼搏。
吾何以知眾甫之狀哉卵慰？
以此》鹕耄”^[1]

Python 在處理數(shù)據(jù)裳朋、分析數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)可視化方面擁有很多功能強(qiáng)大的工具，這也是 Python 在科學(xué)領(lǐng)域中能夠迅速發(fā)展的一個(gè)主要原因。今天記錄一下matplotlib鲤嫡，在數(shù)據(jù)可視化方面送挑，你必須熟練shying它。

Matplotlib

Matplotlib 是 Python 的一個(gè)繪圖庫暖眼。它包含了大量的工具惕耕，你可以使用這些工具創(chuàng)建各種圖形，包括簡單的散點(diǎn)圖诫肠，正弦曲線司澎，甚至是三維圖形。Python 科學(xué)計(jì)算社區(qū)經(jīng)常使用它完成數(shù)據(jù)可視化的工作栋豫。
首先引入模塊包：

import matplotlib.pyplot as plt

畫一段正弦曲線

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(1,10,50)  #在指定的間隔內(nèi)返回均勻間隔的數(shù)字挤安。
plt.plot(x,np.sin(x)) #定義顯示x軸，y軸數(shù)據(jù)
plt.show() #圖顯示

輸出圖形如下：

plt_output_sin.png

疊加繪制兩個(gè)數(shù)據(jù)集

試試用上面的50個(gè)數(shù)字繪制正弦曲線和余弦曲線的疊加丧鸯。

plt.plot(x,np.sin(x),x,np.cos(x))
plt.show()

輸出圖形如下：

plt_2layer_sinXcos.png

自定義圖形的外觀

當(dāng)在同一個(gè)圖形上展示多個(gè)數(shù)據(jù)集時(shí)蛤铜，通過改變線條的外觀來區(qū)分不同的數(shù)據(jù)集變得非常必要。

plt.plot(x,np.sin(x),'r-o',x,np.cos(x),'g--')
plt.show()

輸出圖形如下：

set_linetype.png

代碼展示了兩種不同的曲線樣式：'r-o' 和 'g--'

'-o' 代表包含實(shí)心點(diǎn)標(biāo)記的實(shí)線丛肢，'--' 代表虛線
顏色：藍(lán)色 - 'b' 綠色 - 'g' 紅色 - 'r' 青色 - 'c' 品紅 - 'm' 黃色 - 'y' 黑色 - 'k' 白色 - 'w'
線：直線 - '-' 虛線 - '--' 點(diǎn)線 - ':' 點(diǎn)劃線 - '-.'
常用點(diǎn)標(biāo)記：點(diǎn) - '.' 像素 - ',' 圓 - 'o' 方形 - 's' 三角形 - '^' 更多點(diǎn)標(biāo)記樣式

處理文字

text()命令可以在任意的位置添加文字围肥，xlabel(),ylabel(),title()分別是添加x軸，y軸標(biāo)簽和標(biāo)題蜂怎。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
mu, sigma = 100, 15
x = mu + sigma * np.random.randn(10000)
# the histogram of the data
n, bins, patches = plt.hist(x, 50, normed=1, facecolor='b', alpha=0.75)
plt.xlabel('Smarts')
plt.ylabel('Probability')
plt.title('Histogram of IQ')
plt.text(60, .025, r'$\mu=100,\ \sigma=15$')
plt.axis([40, 160, 0, 0.03])
plt.grid(True)
plt.show()

輸出圖形：

plot_text_demo.png

plt.title(r'$\sigma_i=15$')

前置的r是指定它后面的字符串是原始的字符串派敷，然后用$包裹表示中間的是數(shù)學(xué)表達(dá)式蛹批，\表示轉(zhuǎn)譯具體的數(shù)學(xué)符號(hào)。

注釋

annotate()方法提供了一個(gè)注釋的方法篮愉。
annotate(string,xy,xytest,arrowprops)

ax = plt.subplot(111)
t = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)
s = np.cos(2*np.pi*t)
line, = plt.plot(t, s, lw=2)
plt.annotate('local max', xy=(2, 1), xytext=(3, 1.5),
arrowprops=dict(facecolor='red', shrink=0.05),
)
plt.ylim(-2,2)
plt.show()

輸出圖形：

plot_annotate.png

默認(rèn)的情況下腐芍，xy和xytext使用的坐標(biāo)是數(shù)據(jù)的坐標(biāo)，你也可以指定其他的坐標(biāo)系統(tǒng)试躏。

使用子圖

在一個(gè)窗口繪制多張圖猪勇，將上述的疊加的用不同曲線樣式的例子用子圖的方式改造：

plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(x,np.sin(x),'r-o')
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(x,np.cos(x),'g--')
plt.show()

輸出圖形如下：

2layer_subgraph.png

使用子圖只需要一個(gè)額外的步驟，就可以像前面的例子一樣繪制數(shù)據(jù)集颠蕴。即在調(diào)用 plot() 函數(shù)之前需要先調(diào)用 subplot() 函數(shù)泣刹。該函數(shù)的第一個(gè)參數(shù)代表子圖的總行數(shù)，第二個(gè)參數(shù)代表子圖的總列數(shù)犀被，第三個(gè)參數(shù)代表活躍區(qū)域椅您。

活躍區(qū)域代表當(dāng)前子圖所在繪圖區(qū)域，繪圖區(qū)域是按從左至右寡键，從上至下的順序編號(hào)掀泳。例如在 3×3 的方格上，活躍區(qū)域 4 在方格上的坐標(biāo)為 (1, 1)。

散點(diǎn)圖

散點(diǎn)圖是一堆離散點(diǎn)的集合员舵。用 Matplotlib 畫散點(diǎn)圖也同樣非常簡單脑沿。
還以畫正弦曲線為例：

plt.scatter(x,np.sin(x))
plt.show()

輸出圖形：

plt_scatter.png

只需要調(diào)用 scatter() 函數(shù)并傳入兩個(gè)分別代表 x 坐標(biāo)和 y 坐標(biāo)的數(shù)組。注意马僻，我們通過 plot 命令并將線的樣式設(shè)置為 'bo' 也可以實(shí)現(xiàn)同樣的效果庄拇。

彩色映射散點(diǎn)圖

另一種你可能用到的圖形是彩色映射散點(diǎn)圖。這里我們會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)的大小給每個(gè)點(diǎn)賦予不同的顏色和大小韭邓，并在圖中添加一個(gè)顏色欄措近。

x = np.random.rand(1000)
y = np.random.rand(1000)
size = np.random.rand(1000)*50
colors = np.random.rand(1000)
plt.scatter(x,y,size,colors)
plt.colorbar()
plt.show()

輸出圖形：

plt_scatter_colors.png

上面的代碼大量的用到了 np.random.rand(1000)，原因是我們繪圖的數(shù)據(jù)都是隨機(jī)產(chǎn)生的仍秤。

同前面一樣我們用到了 scatter() 函數(shù)熄诡，但是這次我們傳入了另外的兩個(gè)參數(shù)，分別為所繪點(diǎn)的大小和顏色诗力。通過這種方式使得圖上點(diǎn)的大小和顏色根據(jù)數(shù)據(jù)的大小產(chǎn)生變化。

然后我們用 colorbar() 函數(shù)添加了一個(gè)顏色欄我抠。

直方圖

直方圖是 Matplotlib 中最簡單的圖形之一苇本。你只需要給 hist() 函數(shù)傳入一個(gè)包含數(shù)據(jù)的數(shù)組。第二個(gè)參數(shù)代表數(shù)據(jù)容器的個(gè)數(shù)菜拓。數(shù)據(jù)容器代表不同的值的間隔瓣窄，并用來包含我們的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)容器越多纳鼎，圖形上的數(shù)據(jù)條就越多俺夕。

z = np.random.rand(1000)
plt.hist(z,50)
plt.show()

輸出圖形：

plt_column.png

添加標(biāo)題豁遭、坐標(biāo)軸標(biāo)記和圖例

數(shù)據(jù)仍然使用上述正弦曲線和余弦曲線疊加圖的那個(gè)系洛，現(xiàn)在把標(biāo)簽和縱橫坐標(biāo)標(biāo)簽以及圖例加上：

plt.plot(x,np.sin(x),'r-o',label='Sin(x)') # 要顯示圖例，需定義lable參數(shù)
plt.plot(x,np.cos(x),'g-^',label='Cos(x)')
plt.legend() #圖例
plt.xlabel('Xlabel') #x軸標(biāo)簽
plt.ylabel('Ylabel') #y軸標(biāo)簽
plt.title('my title') # 標(biāo)題
plt.show()

輸出圖形：

plt_complete.png

網(wǎng)上這篇帖子康谆，對(duì)matplotlib的使用整理的也很出彩逗宁，可以移步去看看：
Python--matplotlib繪圖可視化知識(shí)點(diǎn)整理

1. 老子《道德經(jīng)》第二十一章映九，老子故里，中國鹿邑瞎颗。 ?