python第三方库matplotlib的安装与使用

本文介绍了Python中的matplotlib库,用于数据可视化。文章详细阐述了为什么需要使用matplotlib,如何通过pip安装,以及如何创建新图形和绘制折线图。matplotlib库能帮助将数据转化为美观的图像,实现类似matlab的功能。
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一、为什么要使用matplotlib?

我们有时候会遇到一大堆数据,然而数据不是放在表格里就结束了,我们需要对数据进行分析,这时候就需要用到数据可视化。

matplotlib就是用来把数据很美观的展现在一张张地图片上,使得数据可视化地一个库。

我们应该都接触过matlab,科学数据处理软件,非常强大。而我们python中的numpy+matplotlib就可以实现matlab的所有功能,并且能够完成它所不能完成的。

二、matplotlib的安装

  • 直接使用pip工具就可以安装。命令时:pip install matplotlib。注意前提是你要把python安装到环境变量中去,不然将来用的时候可能找不到这个库。
  • 安装anaconda,包含这些库。不过版本可能比较旧,和你的anaconda版本有关。

三、matplotlib的使用

首先,它是第三方库,我们在使用的时候需要调用它,‘from matplotlib import pyplot as plt’。

1、创建新的图形

1.1 创建图形–>创建子图

from matplotlib import pyplot as plt

fig=plt.figure()#创建图片,具体可以查看说明文档

p1=fig.add_subplot(3,3,1)#创建9*9的表中的第一个

plt.scatter([1,2,3],[4,5,6])#plt绘图默认画在最后一个图片
 
plt.show()#展示图形,释放内存,之前是保存在内存中的

1.2 直接创建

from matplotlib import pyplot as plt

fig,axs=plt.subplots(2,2,sharex=True.sharey=True)

axs[0,0].scatter(range(5),list(range(5))[::-1])

plt.subplots_adjust(wspace=0,hspace=0)

plt.show()

当然,也可以不用创建子图,直接用

plt.scatter()

绘制,这样出来就只有一张图表。

2、折线图的绘制

from matplotlib import pyplot as plt

x=[1,2,3,4]
y=[5,2,3,6]

plt.plot(x,y,color='b',linestyle='--',marker='o')

plt.show()

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