17、数据可视化：MatPlotLib 实用指南（上）

数据可视化：MatPlotLib 实用指南（上）

在数据处理和分析过程中，可视化数据是一项至关重要的技能。它能够帮助我们更直观地理解数据，发现数据中的模式和趋势，从而更好地与他人沟通分析结果。MatPlotLib 是一个强大的 Python 库，可用于创建各种类型的图表和图形。本文将介绍如何使用 MatPlotLib 进行数据可视化，包括添加标签、注释和图例，以及创建不同类型的图表。

1. 使用标签、注释和图例

为了完整地记录图表，通常需要使用标签、注释和图例。它们各自有不同的用途：
- 标签（Label） ：用于明确标识特定的数据元素或分组，使查看者容易知道所展示数据的名称或类型。
- 注释（Annotation） ：通过添加注释、来源或其他有用信息，扩展查看者对数据的了解，而不仅仅是识别数据。
- 图例（Legend） ：列出图表中的数据组，并通常提供提示（如线条类型或颜色），以便更轻松地识别数据组。

以下是如何在 MatPlotLib 中使用它们的具体示例：

1.1 添加标签

标签有助于人们理解所创建图表每个轴的意义。没有标签，所描绘的值就没有任何意义。除了名称（如降雨量），还可以添加测量单位（如英寸或厘米），以便观众知道如何解释所显示的数据。

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

values = [1, 5, 8, 9, 2, 0, 3,