python数据可视化

Matplotlib

依赖numpy 库 ；
可自定义线条的颜色和样式，可在一张绘图纸上绘制多张小图，可在一张图上绘制多条线，可以很方便地将数据可视化并对比分析；
可以绘制多种形式的图形，包括线图、直方图、饼图、散点图等；
应用最广的是matplotlib.pyplot模块；
在Jupyter notebook中进行交互式绘图，需要执行一下语句：
% matplotlib notebook
使用matplotlib时，使用的导入惯例为：
import matplotlib.pyplot as plt

配置

通过配置文件进行配置

根据配置文件的作用范围，可以分为三个级别：全局配置文件、用户级配置文件和当前任务配置文件；

import matplotlib as mpl
import os
​
# 全局配置目录
print(mpl.__path__)
# 当前用户配置目录
print(mpl.get_configdir())
# 当前任务配置目录，即当前代码运行目录
print(os.getcwd())

• 全局配置文件 mpl-data\matplotlibrc，位于 Matplotlib 的安装目录直线，例如在 Window 下将其安装在 D:\Program Files\Python39\lib\site-packages\matplotlib目录下，则全局配置文件的完整文件名为 D:\Program Files\Python39\lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\matplotlibrc，默认情况下，图形使用此配置文件进行绘制。
• 用户级配置文件 .matplotlib\matplotlibrc，位于用户目录之下，例如，用户目录为 C:\Users\Brainiac\，则相应配置文件C:\Users\Brainiac.matplotlib\matplotlibc；如果不存在此文件，也可以根据全局配置文件与用户需求自定创建和修改。
• 当前任务配置文件 matplotlibrc，即位于代码运行目录之下，可以用于为当前任务的代码定制 Matplotlib配置，默认情况下不存在此文件，即默认使用全局或当前用户配置文件，我们可以根据需要创建此文件，并根据需要进行配置。

通过 rcParams[‘param_name’] 配置

如果仅仅想在当前文件中简单修改自定义配置，则可以通过 rcParams[‘param_name’] 更快速的修改。通过使用以下代码，可以查看能够自定义配置的属性有哪些：

print(mpl.rc_params())#这个方法返回一个包含当前matplotlib运行时配置参数的字典。这些配置参数包括图形元素的默认颜色、线条样式、字体设置、坐标轴配置等等。通过查看这些参数，可以了解当前matplotlib的配置，以便更好地了解图形的绘制方式和样式设置。
print(mpl.rcParamsDefault)#这个属性返回matplotlib的默认运行时配置参数。这些默认配置参数是在matplotlib库安装时预先设定的值。如果想恢复matplotlib的默认设置，可以使用这些默认参数进行重置。
print(mpl.rcParams)#这个属性包含当前matplotlib的运行时配置参数，代表了当前的matplotlib配置。可以在运行时通过修改这些参数来自定义图形的显示和样式。例如，可以修改图形的默认颜色、线条样式、字体设置、坐标轴配置等等，以满足特定的需求和美学要求。

使用 rcParams[‘param_name’] 方式修改配置的方式如下，其中 param_name 表示属性名:

mpl.rcParams['lines.linewidth'] = 2
# 修改线条颜色为红色
mpl.rcParams['lines.color'] = 'r'

#在实际应用中，最常用的两种配置包括中文和中文负号的显示，如果不进行配置，默认不支持显示中文与中文负号：
#显示中文
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
#显示负号
mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False

通过 matplotlib.rc() 函数配置

# 修改线宽
mpl.rc('lines', linewidth=2, color='g')#rc 函数的第一个参数为 group 表示属性所属的组，用于限定属性的作用域，例如在以上示例中线宽 linewidth 属于线 lines 用于限定只在线条中起作用，而对坐标轴等线宽 linewidth 不起作用，如果想要修改包括坐标轴在内的图形线宽 linewidth 则需要使用：
# 修改整个图形线宽
mpl.rc('axes', linewidth=2)

常用函数说明

函数	描述	用法
plt.show()	显示图像	plt.show()
plt.legend()	显示图例	plt.legend()
plt.text()	数值标签
plt.title	标题	plt.title(“标题”)， loc 参数来设置标题显示的位置，可以设置为: ‘left’, ‘right’, 和 ‘center’， 默认值为 ‘center’。
plt.xlabel();plt.ylabel()	轴标签	plt.xlabel(“X轴标签”)；plt.ylabel(“y轴标签”)， loc 参数来设置标题显示的位置，可以设置为: ‘left’, ‘right’, 和 ‘center’， 默认值为 ‘center’。
plt.grid()	设置图表中的网格线	matplotlib.pyplot.grid(b=None, which=‘major’, axis=‘both’, )；b：可选，默认为 None，可以设置布尔值，true 为显示网格线，false 为不显示，如果设置 **kwargs 参数，则值为 true；axis：可选，设置显示哪个方向的网格线，可以是取 ‘both’（默认），‘x’ 或 ‘y’，分别表示两个方向，x 轴方向或 y 轴方向；**kwargs：可选，设置网格样式，可以是 color=‘r’, linestyle=‘-’ 和 linewidth=2，分别表示网格线的颜色，样式和宽度。
close	关闭当前figure窗口
legend（）	为当前axes放置标签
marker	点的样式，默认小圆圈 ‘o’。
subplot	一个图中包含多个axes
plt.savefig()	图片保存为png格式，	plt.savefig(‘C:/Users/Admin/Desktop/test_gray.png’, format=“png”)；见的图片格式包括 png、jpeg、svg、pdf等

函数	描述	用法
hist（）	绘制直方图	matplotlib.pyplot.hist(x, bins=None, range=None, density=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype=‘bar’, align=‘mid’, orientation=‘vertical’, rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, **kwargs)
hist2d（）	绘制二维在直方图
pie（）	绘制饼状图	matplotlib.pyplot.pie(x, explode=