Python绘制六种可视化图表详解

可视化图表，有相当多种，但常见的也就下面几种，其他比较复杂一点，大都也是基于如下几种进行组合，变换出来的。对于初学者来说，很容易被这官网上众多的图表类型给吓着了，由于种类太多，几种图表的绘制方法很有可能会混淆起来。

因此，在这里，我特地总结了六种常见的基本图表类型，你可以通过对比学习，打下坚实的基础。

01. 折线图

绘制折线图，如果你数据不是很多的话，画出来的图将是曲折状态，但一旦你的数据集大起来，比如下面我们的示例，有100个点，所以我们用肉眼看到的将是一条平滑的曲线。

这里我绘制三条线，只要执行三次plt.plot就可以了。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x= np.linspace(0, 2, 100)

plt.plot(x, x, label='linear')
plt.plot(x, x**2, label='quadratic')
plt.plot(x, x**3, label='cubic')

plt.xlabel('x label')
plt.ylabel('y label')

plt.title("Simple Plot")

plt.legend()

plt.show()
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show image

 

02. 散点图

其实散点图和折线图是一样的原理，将散点图里的点用线连接起来就是折线图了。所以绘制散点图，只要设置一下线型即可。

注意：这里我也绘制三条线，和上面不同的是，我只用一个plt.plot就可以了。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0., 5., 0.2)

# 红色破折号, 蓝色方块 ，绿色三角块
plt.plot(x, x, 'r--', x, x**2, 'bs', x, x**3, 'g^')
plt.show()
复制代码

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03. 直方图

直方图，大家也不算陌生了。这里小明加大难度，在一张图里，画出两个频度直方图。这应该在实际场景上也会遇到吧，因为这样真的很方便比较，有木有？

import numpy as np
import m