python matplotlib画数据分布图_Python数据可视化之matplotlib

数据可视化能让人们更直观的传递数据所要表达的信息。Python 中有两个专用于可视化的库，matplotlib 和 seaborn ，本文将介绍matplotlib。

• Matplotlib：基于Python的绘图库，提供完全的 2D 支持和部分 3D 图像支持。
• Seaborn：该 Python 库能够创建富含信息量和美观的统计图形。Seaborn 基于 matplotlib，具有多种特性，比如内置主题、调色板、可视化单变量数据、双变量数据，线性回归数据和数据矩阵以及统计型时序数据等，能让我们创建复杂的可视化图形。

一、python代码实现（matplotlib库）

1、导入数据库

import matplotlib.pyplot as plt 

# 我们最常用matplotlib中的pyplot模块，别名设置为plt是约定俗称常用，也可以自己设置

2、作图

结合实际绘画过程，我们来理解一下用python作图，每一行代码的意义：

图形种类很多，根据实际项目需求，绘制不同类型的图像，很多时候我们会融合多种图像，从不同角度分析结果：

1. 数值型：散点图
2. 时间序列：折线图
3. 分类数据：柱状图
4. 颜色：热图

• 下面介绍一下常见的图以及常用的属性

2.1 散点图

x=[0.5,0.75,1,2,3,3.5,4,5.5]  # 某学生不同科目的学习时间
y=[10,22,25,40,50,70,90,93]     # 对应不同科目的分数

# 画散点图
plt.scatter(x,y,s=200)  # s表示设置散点的大小

#设置图标标题
plt.title('学生分数情况',fontsize =24)

# 设置坐标轴标签
plt.xlabel('学习时间')
plt.ylabel('考试分数')

plt.show()