데이터 표시, 즉 데이터 시각화는 데이터 분석의 다섯 번째 단계입니다. 대부분의 사람들은 숫자보다 그래픽에 더 민감합니다. 패턴, 데이터 뒤에 숨겨진 가치를 찾아보세요.
Matplotlib은 Python에서 흔히 사용되는 2D 드로잉 라이브러리로, 데이터를 쉽게 시각화하고 아름다운 차트를 만들 수 있습니다. Matplotlib 모듈은 매우 크며 가장 일반적으로 사용되는 하위 모듈 중 하나는 pyplot입니다. 일반적으로 다음과 같은 방식으로 가져옵니다.
import matplotlib.pyplot as plt
코드 세그먼트 1:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0,2*np.pi,0.1) #生成一个0到2pi、步长为0.1的数组x y = np.sin(x) #将x的值传入正弦函数，得到对应的值存入数组y plt.plot(x,y) #传入plt.plot()，将x，y转换成对应坐标。 plt.show() #显示图像
위 프로그램은 다음 이미지를 그립니다.
참고: 단계 크기를 선택하세요. x를 0.1로 하여 각 점 사이의 간격을 작게 만들어 이미지를 실제 상황에 가깝게 만들기 위해, 그렇지 않으면 스텝 크기가 너무 크면 폴리라인이 됩니다. 스텝 크기가 1이면 폴리라인이 됩니다. 다음 상황:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0,2*np.pi,0.1) #生成一个0到2pi，步长为0.1的数组x y1 = np.sin(x) #将x的值传入正弦函数，得到对应的值存入数组y1 y2 = np.cos(x) #将x的值传入余弦函数，得到对应的值存入数组y1 plt.plot(x,y1,x,y2) #传入plt.plot()，将(x，y1)、(x,y2)转换成对应坐标。 plt.show() #显示图像
위 프로그램은 동일한 x를 사용합니다. 물론 새로운 x를 재정의할 수도 있습니다.
plt.plot(x,y1) plt.plot(x,y2)
코드 세그먼트 3:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0,2*np.pi,0.1) #生成一个0到2pi，步长为0.1的数组x y1 = np.sin(x) #将x的值传入正弦函数，得到对应的值存入数组y1 y2 = np.cos(x) #将x的值传入余弦函数，得到对应的值存入数组y1 plt.plot(x,y1,'ro--',x,y2,'b*-.') #将(x，y1)、(x,y2)转换成对应坐标，并选用格式化参数 plt.show() #显示图像
코드 세그먼트 2에 형식 지정 매개변수를 전달한 후 최종 이미지는 다음과 같습니다.
일반적으로 선은 점선으로 표시되고 좌표점은 점으로 표시됩니다. 형식 매개변수의 이 세 부분은 모두 선택 사항입니다. 즉, 부분을 전달할 수도 있으며 순서 요구 사항이 없습니다. 일반적으로 사용되는 형식 매개 변수의 선택과 의미는 다음 표와 같습니다. 'ro--'
3. 데이터 표시
3.1 표시 방법 선택 방법
구성:
비교:
분포:
联系：主要查看两个变量之间是否表达出我们所要证明的相关关系，比如预期销售额可能随着优惠折扣的增长而增长，常用于表打“与......有关”、“随......而增长”、“随......而不同”等维度的关系。
在进行数据可视化时，要先明确分析的目标，再来选择五种合适的分类，最后选择某个分类里合适的图表类型。
其实在前面已经用过折线图了，就是使用 plot.plot() 方法。之前我们传入的时x和y坐标点，而折线图的 x 和 y 分别是时间点和对应的数据，下面以两个商品的销量走势为例：
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = ['周一','周二','周三','周四','周五','周六','周日'] y1 = [61,42,52,72,86,91,73] y2 = [23,26,67,38,46,55,33] #传入label参数 plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei'] #设置字体防止乱码 plt.plot(x, y1, label='商品A') #增加折线图例“商品A” plt.plot(x, y2, label='商品B') #增加折线图例“商品B” #设置x轴标签 plt.xlabel('时间') plt.ylabel('销量') #设置图表标题 plt.title('商品销量对比图') #显示图例、图像 plt.legend(loc='best') #显示图例，并设置在“最佳位置” plt.show()
得到的图像如下图所示：
因为上图中有中文，所以通过 plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei'] 来设置中文字体来防止乱码，如果想设置其他字体只需将 SimHei(黑体)替换成相应的名称即可。通过一下代码获得，自己编译器所在环境安装的字体：
import matplotlib.font_manager as fm
for font in fm.fontManager.ttflist:
print(font.name)图例位置是一个可选参数，默认 matplotlib 会自动选择合适位置，也可以指定其他位置。
具体的如下表所示：
plt.legend() 方法的 loc 参数选择 参数含义参数含义best最佳位置center居中upper right右上角center right靠右居中upper left左上角center left靠左居中lower left左下角lower center靠下居中lower right右下角upper center靠上居中
柱状图描述的是分类数据，展示的是每一类的数量。柱状图分为很多种，有普通柱状图、堆叠柱状图、分组柱状图等。
普通柱状图调用 plt.bar() 方式实现。我们至少需要传入两个参数，第一个参数是 x 轴上刻度的标签序列（列表、元组、数组等），第二个参数用于指定每个柱子的高度，也就是具体的数据。下面以一个班级体育课选课的情况为例：
import matplotlib.font_manager as fm
for font in fm.fontManager.ttflist:
print(font.name)得到如下图像：
plt.bar() 前两个参数是必选的，当然还有一些可选参数，常用的有 width 和 color ，分别是用于设置柱子的宽度（默认0.8）和颜色。比如我们将柱子宽度改成0.6，将柱子的颜色设成好看的天蓝色只需将 plt.bar() 改为 plt.bar(names, nums, width=0.6, color='skyblue') 即可。之前在折线图部分用到的 plt.xlabel() 、plt.ylabel() 、plt.title() 和 plt.legend() 方法都是通用方法，并不局限于一种图表，所有的图表都适用。
柱状图能直观地展现出不同数据上的差异，但有时候我们需要进一步分析数据的分布，比如每门选修课的男女比例，这时就需要用到堆叠柱状图。
下面就是进一步分析每一门选修课中男女比例为例编写程序：
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei'] #设置字体防止乱码 name = ['乒乓球','羽毛球','网球'] nums_boy = [16,5,11] nums_girl = [10,15,8] plt.bar(name, nums_boy, width=0.6, color='skyblue', label='男') plt.bar(name, nums_girl, bottom=nums_boy, width=0.6, color='pink', label='女') plt.legend() plt.show()
最终得到图像：
上面的代码和普通柱状图相比，多调用了一次，plt.bar() 方法，并传入了 bottom 参数，每调用一次 plt.bar() 方法都会画出对应的柱状图，而 bottom 参数作用就是控制柱状图低端的位置。我们将前一个柱状图的高度传进去，这样就形成了堆叠柱状图。而如果没有 bottom 参数，后面的图形会盖在原来的图形之上，
就像下面这样：
分组柱状图经常用于不同组间数据的比较，这些组都包含了相同分类的数据。
先来看一下效果图：
绘制上图的代码如下：
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(3) width = 0.3 names = ['篮球', '羽毛球', '乒乓球'] nums_boy = [16, 5, 11] nums_girl = [10, 15, 8] plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei'] #设置字体防止乱码 plt.bar(x - width / 2, nums_boy, width=width, color='skyblue', label='男') plt.bar(x + width / 2, nums_girl, width=width, color='pink', label='女') plt.xticks(x, names) plt.legend() plt.show()
这次的方法和之前有些不同，首先使用 np.arange(3) 方法创建了一个数组 x ，值为[0,1,2]。并定义了一个变量 width 用于指定柱子的宽度。在调用 plt.bar() 时，第一个参数不再是刻度线上的标签，而是对应的刻度。以[0,1,2]为基准，分别加上或减去柱子的宽度得到[-0.15,0.85,1,85]和[0.15,1.15,2.15]，这些刻度将分别作为两组柱子的中点，并且柱子的宽度为0.3。
因为传入的是刻度，而不是刻度的标签。所以调用 plt.xticks() 方法来将 x 轴上刻度改为对应的标签，该方法第一个参数时要改的刻度序列，第二个参数时与之对于的标签序列。同理，使用plt.yticks() 方法来更改y轴上刻度的标签。
饼图广泛地应用在各个领域，用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个区块，整个圆饼代表数据的总量，每个区块(圆弧）表示该分类占总体的比例大小，所有区块（圆弧）的加和等于100%。
饼图的绘制很简单，只需要传入数据和对于的标签给 plt.pie() 方法即可。以2018年国内生产总值（GDP）三大产业的占比为例，可以画出这样的饼图：
绘制上图的代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei'] #设置字体防止乱码 data = [64745.2, 364835.2, 489700.8] labels = ['第一产业', '第二产业', '第三产业'] explode = (0.1, 0, 0) plt.pie(data, explode=explode, labels=labels,autopct='%0.1f%%') plt.show()
plt.pie() 方法的第一个参数是绘图需要的数据；参数 explode 是可选参数，用于突出显示某一区块，默认数值都是0，数值越大，区块抽离越明显；参数 lables 是数据对应的标签；参数 autopct 则给饼图自动添加百分比显示。
参数 autopct 的格式用到了字符串格式化输出的知识，代码中 '%0.1f%%' 可以分成两部分。一部分是 %0.1f 表示保留一位小数，同理 %0.2f 表示保留两位小数；另一部分是 %% ,它表示输出一个 %，因为% 在字符串格式化输出中有特殊的含义，所以想要输出 % 就得写成 %% 。所以，'%0.1f%%' 的含义是保留一位小数的百分数，例如：66.6%。
Matplotlib 提供了子图的概念，通过使用子图，可以在一张图里绘制多个图表。在 matplotlib 中，调用 plt.subplot() 方法来添加子图。plt.subplot() 方法的前两个参数分别是子图的行数和列数，第三个参数是子图的序号（从1开始）。
ax1 = plt.subplot(2, 2, 1) ax2 = plt.subplot(2, 2, 2) ax3 = plt.subplot(2, 2, 3) ax4 = plt.subplot(2, 2, 4)
plt.subplot(2,2,1) 的作用是生成一个两行两列的子图，并选择其中序号为1的子图，所以上面四行代码将一张图分成了4个子图，并用1、2、3、4来选择对应的子图。
我们也可以绘制不规则的子图，比如上面两张子图，下面一张子图。
方法如下：
ax1 = plt.subplot(2, 2, 1) ax2 = plt.subplot(2, 2, 2) ax3 = plt.subplot(2, 1, 2)
之所以第三行代码是 plt.subplot(2, 1, 2) ，因为子图序号是独立的，与之前创建的子图没有关系。plt.subplot(2, 2, 1) 选择并展示了2*2的子图中的第一个。plt.subplot(2, 2, 2) 选择并展示了2*2的子图中的第二个，它们两个合起来占了2*2子图的第一行。而 plt.subplot(2, 1, 2) 则是生成了两行一列的子图，并选择了第二行。即占满第二行的子图，正好填补了之前2*2子图第二行剩下的空间，因此生成的图表是这样的：
图表的框架画好了，就可以往里面填充图像了，之前调用的是 plt 上的方法绘图，只要将其改成 plt.subplot() 方法的返回值上调用相应的方法绘图即可。
举个栗子，下面是在一张图上绘制了 sin、cos 和 tan 三个函数的图像的代码：
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei'] #设置字体防止乱码 x = np.arange(0, 2 * np.pi, 0.1) plt.suptitle('三角函数可视化') ax1 = plt.subplot(2,2,1) ax1.set_title('sin函数') y1 = np.sin(x) ax1.plot(x,y1) ax2 = plt.subplot(2,2,2) ax2.set_title('cos函数') y2 = np.cos(x) ax2.plot(x,y2) ax3 = plt.subplot(2,1,2) ax3.set_title('tan函数') y3 = np.tan(x) ax3.plot(x,y3) plt.show()
得到的图像是：
上面程序中，使用 set_title() 方法为每个子图设置单独的标题。需要注意的是，如果想要给带有子图的图表设置总的标题的话，不是使用的 plt.titie() 方法，而是通过 plt.suptitile() 方法来设置带有子图的图表标题。
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