Matplotlib 教程学习笔记

介绍

Matplotlib 是一个用于创建静态、动态和交互式可视化的 Python 库。它可以用于绘制折线图、散点图、条形图、饼图、3D 图形等。Matplotlib 被广泛应用于数据分析、机器学习、科学计算、工程等领域。

安装

在使用 Matplotlib 之前，你需要先安装它。你可以使用 pip 命令来安装 Matplotlib：

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pip install matplotlib

折线图

折线图是一种展示数据随时间变化而变化的图形。下面展示如何使用 Matplotlib 来绘制折线图。

pythonCopy Code
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title("折线图示例")
plt.xlabel("x 轴")
plt.ylabel("y 轴")

# 显示图形
plt.show()

散点图

散点图是一种展示变量之间关系的图形，通常用于研究两个连续变量之间的关系。下面展示如何使用 Matplotlib 来绘制散点图。

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import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title("散点图示例")
plt.xlabel("x 轴")
plt.ylabel("y 轴")

# 显示图形
plt.show()

条形图

条形图是一种展示分类变量和数值变量之间关系的图形。下面展示如何使用 Matplotlib 来绘制条形图。

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import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制条形图
plt.bar(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title("条形图示例")
plt.xlabel("类别")
plt.ylabel("数值")

# 显示图形
plt.show()

饼图

饼图是一种展示分类变量占比的图形。下面展示如何使用 Matplotlib 来绘制饼图。

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import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
sizes = [30, 40, 20, 10]

# 绘制饼图
plt.pie(sizes)

# 添加标题
plt.title("饼图示例")

# 显示图形
plt.show()

3D 图形

Matplotlib 还支持绘制 3D 图形，例如 3D 散点图和 3D 曲面图等。下面展示如何使用 Matplotlib 来绘制 3D 散点图。

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import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np

# 生成数据
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
z = np.random.rand(50)

# 绘制 3D 散点图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x, y, z, c='r', marker='o')
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

# 显示图形
plt.show()

结论

Matplotlib 是一个功能强大的可视化库，提供了多种类型的可视化方法，能够满足不同的需求。在数据分析、机器学习等领域，Matplotlib 可以帮助你更好地理解和展示数据。