Python利用matplotlib画出漂亮的分析图表

下面我将为您详细介绍“Python利用matplotlib画出漂亮的分析图表”的完整攻略，包含以下步骤：

步骤一：导入必要的库

在使用matplotlib库绘制图表前，我们需要导入必要的库。其中，matplotlib主要用于绘制图表，numpy主要是用来产生数据，因此这两个库是必须的，如果需要绘制3D图表，还需要导入mpl_toolkits.mplot3d，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
%matplotlib inline # 这一行是为了在notebook中显示图表

步骤二：基本图表绘制

2.1 折线图

在matplotlib中绘制折线图非常简单，只需要提供x和y坐标即可。下面是一个简单的折线图的示例：

x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True) # 产生256个均匀分布的点
c, s = np.cos(x), np.sin(x) # 计算cos和sin值
plt.plot(x, c)
plt.plot(x, s)
plt.show()

2.2 散点图

在matplotlib中绘制散点图也非常简单，只需要提供x和y坐标即可。下面是一个简单的散点图的示例：

x = np.random.normal(size=500) # 产生500个正态分布的点
y = np.random.normal(size=500)
plt.scatter(x, y) # 使用scatter函数绘制散点图
plt.show()

步骤三：图表设置

3.1 坐标轴设置

在绘制图表时，我们可以更改坐标轴的范围、选中的刻度、标签等等，以下是一些常用的基本设置：

plt.xlim(xmin, xmax) # 设置x轴范围
plt.ylim(ymin, ymax) # 设置y轴范围
plt.xticks(xticks_values, xticks_labels) # 设置x轴刻度
plt.yticks(yticks_values, yticks_labels) # 设置y轴刻度
plt.xlabel('x坐标轴') # 设置x轴标签
plt.ylabel('y坐标轴') # 设置y轴标签

3.2 图例设置

在绘制图表时，我们可以加上一些说明信息，比如图例，以下是一些常用的图例设置：

plt.legend(loc=1) # 设置图例位置
plt.legend(['cos', 'sin']) # 设置图例标签
plt.legend(frameon=False) # 去掉图例边框

步骤四：保存图表

在绘制完图表后，我们还可以将其保存到本地磁盘。以下是一个保存图表的示例：

fig = plt.gcf() # 获取当前图表的引用
fig.savefig('my_fig.png', dpi=100) # 保存图表到本地磁盘

以上就是Python利用matplotlib画出漂亮的分析图表的攻略。为了让您更好地理解，接下来我将为您演示两个实例：

示例一：绘制折线图并设置坐标轴

x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True) # 产生256个均匀分布的点
c, s = np.cos(x), np.sin(x) # 计算cos和sin值
plt.plot(x, c, color='blue', linewidth=1.0, linestyle='-', label='cos') # 绘制cos曲线
plt.plot(x, s, color='green', linewidth=1.0, linestyle='--', label='sin') # 绘制sin曲线
plt.xlim(-4.0, 4.0) # 设置x轴范围
plt.ylim(-1.0, 1.0) # 设置y轴范围
plt.xticks(np.linspace(-4, 4, 9, endpoint=True)) # 设置x轴刻度
plt.yticks(np.linspace(-1, 1, 5, endpoint=True)) # 设置y轴刻度
plt.xlabel('x') # 设置x轴标签
plt.ylabel('y') # 设置y轴标签
plt.legend(loc='upper left') # 设置图例位置和标签
plt.show()

示例二：绘制散点图并设置图例

x = np.random.normal(size=500) # 产生500个正态分布的点
y = np.random.normal(size=500)
plt.scatter(x, y, s=5, c='r', alpha=0.5, label='scatter') # 使用scatter函数绘制散点图
plt.xlim(-5, 5) # 设置x轴范围
plt.ylim(-5, 5) # 设置y轴范围
plt.xticks(np.arange(-5, 6, 1)) # 设置x轴刻度
plt.yticks(np.arange(-5, 6, 1)) # 设置y轴刻度
plt.xlabel('x') # 设置x轴标签
plt.ylabel('y') # 设置y轴标签
plt.legend(loc='upper left', frameon=False) # 设置图例位置和标签，并去掉图例边框
plt.show()

希望以上内容对您有所帮助。