Python数据可视化入门指南

Matplotlib和Plotly是两个在Python中广泛使用的数据可视化库，它们具有丰富的API和功能，用于创建各种类型的图表和图形。在本篇博客中，我们将介绍它们的主要特点和基本用法。

Matplotlib

主要特点：

1. 高度自定义： Matplotlib允许开发人员完全自定义图表的各个方面，包括线条样式、颜色、标签、图例、坐标轴等。
2. 支持多种图表类型： Matplotlib支持多种类型的图表，包括二维和三维图表，使其适用于各种数据可视化需求。
3. 交互式绘图： Matplotlib可以嵌入到交互式环境中，如Jupyter Notebook，使用户能够实时交互式地探索数据。
4. 输出格式多样： 可以将Matplotlib绘制的图表保存为多种输出格式，包括图像文件（如PNG、JPEG）、PDF文件，或直接显示在图形用户界面中。

基本用法：

1. 导入Matplotlib： 使用 import matplotlib.pyplot as plt 导入Matplotlib库，通常使用 plt 作为别名。
2. 创建图表： 使用 plt.figure() 创建一个图表对象，可以设置图表的大小、分辨率等属性。
3. 绘制图形： 使用Matplotlib提供的函数和方法来绘制图形，例如使用 plt.plot() 绘制折线图、plt.scatter() 绘制散点图、plt.bar() 绘制柱状图等。
4. 设置图表属性： 使用函数如 plt.title()、plt.xlabel()、plt.ylabel() 来设置图表标题和坐标轴标签，使用 plt.legend() 添加图例，使用 plt.grid() 显示网格等。
5. 显示图表： 使用 plt.show() 来显示绘制的图表。在Jupyter Notebook等交互式环境中，图表通常会自动显示。

Plotly

Plotly的Python库提供了多个API供用户创建交互式可视化图表。以下是Plotly库的一些主要API和其主要功能：

1. plotly.graph_objects API： 这是Plotly的核心API，允许用户通过创建 go.Figure 对象来绘制各种类型的图表。

   • go.Figure(): 创建一个新的图表对象。
   • add_trace(): 向图表对象添加数据系列，例如线图、散点图、柱状图等。
   • update_layout(): 设置图表的布局和样式，包括标题、坐标轴标签、图例等。
   • update_xaxes() 和 update_yaxes(): 设置X轴和Y轴的属性，如刻度、范围等。
   • show(): 显示图表。

2. plotly.express API： 这是一个更高级的API，可以用更少的代码生成常见类型的图表。它适用于快速可视化和探索性数据分析。

   • px.line(), px.scatter(), px.bar(): 创建线图、散点图和柱状图等。
   • px.pie(): 创建饼图。
   • px.choropleth(): 创建地图和轮廓地图。
   • 其他快速可视化函数。

3. plotly.subplots API： 这个API允许用户创建包含多个子图的复杂布局，用于同时显示多个图表。

   • make_subplots(): 创建包含多个子图的图表布局。
   • add_trace(): 向子图添加数据系列。
   • update_layout(): 设置整个布局的样式。

4. plotly.offline API： 用于将Plotly图表保存为本地文件或在离线环境中显示图表。

   • plot(): 显示图表并将其保存为HTML文件。
   • init_notebook_mode(): 初始化Jupyter Notebook中的Plotly图表显示。

5. plotly.io API： 用于导出和显示Plotly图表的方法。

   • write_html(): 将图表导出为HTML文件。