《利用Python进行数据分析》学习笔记 第9章 绘图和可视化

本章节探讨了Python数据分析中的绘图和可视化技术,包括matplotlib API的基础使用,如创建Figure和Subplot,设置颜色、标记和线型,以及调整间距。详细介绍了设置刻度、标签、图例,以及如何添加注解和图形。此外,还讲解了使用pandas和seaborn进行线型图、柱状图、直方图、密度图、散布图的绘制,以及如何使用分面网格进行复杂数据的可视化。最后,讨论了matplotlib的配置方法和图表保存。

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第9章 绘图和可视化

9.1 matplotlib API入门

  • Figure和Subplot

matplotlib的图像都位于Figure对象中,用plt.figure创建一个新的Figure 

通过空Figure绘图,必须用add_subplot创建一个或多个subplot才行: 

执行一条绘图命令,matplotlib会在最后一个用过的subplot(如果没有则创建一个)上进行绘制,隐藏创建figure和subplot的过程。

“k- -”是一个线型选项,用于告诉matplotlib绘制黑色虚线图。

plt.subplots用来创建一个新的Figure,并返回一个含有已创建的subplot对象的NumPy数组。

sharex和sharey指定subplot应该具有相同的X轴或Y轴。 

  • 调整subplot周围的间距

利用Figure的subplots_adjust方法可以修改间距,它是一个

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