20、Python 数据可视化：matplotlib、pandas 与 seaborn 实战

Python 数据可视化：matplotlib、pandas 与 seaborn 实战

在数据可视化领域，Python 提供了丰富的工具，其中 matplotlib、pandas 和 seaborn 是常用的库。本文将深入介绍这些库的使用方法，帮助你创建出高质量的数据可视化图表。

1. matplotlib 基础 API 入门

1.1 子图间距与标签重叠问题

在使用 matplotlib 进行数据可视化时，可能会遇到轴标签重叠的问题。matplotlib 不会自动检查标签是否重叠，因此在这种情况下，你需要手动指定刻度位置和刻度标签来解决。例如，在子图间距为零的可视化中，就可能出现标签重叠的情况。

1.2 颜色、标记和线条样式

matplotlib 的线图函数接受 x 和 y 坐标数组以及可选的颜色样式选项。以下是一些示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 绘制绿色虚线的 x 与 y 的关系图
fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
ax.plot(x, y, linestyle="--", color="green")
plt.show()

你可以使用常见颜色的名称，也可以通过指定十六进制代码来使用光谱上的任何颜色。此外，线图还可以添加标记来突出实际数据点，示例代码如下：

ax