在Python中画图(基于Jupyter notebook的魔法函数)

在Python中画图是数据分析中必不可少的过程，它能帮助我们更加直观清晰地展示数据的各种规律。本文将为大家详细讲解在Jupyter notebook中使用魔法函数画图的完整攻略，包括魔法函数的基本使用、图形类型的选择和图形样式的调整。

一、魔法函数的基本使用

在Jupyter notebook中，我们可以使用%matplotlib魔法函数启动Matplotlib库。可以通过以下代码来进行启动：

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

通过%matplotlib inline可以指定将所有的图形都嵌入到Notebook中，而不是单独显示在一个窗口中。

在导入Matplotlib和Numpy之后，我们就可以开始画图了。下面我们来绘制一个简单的二次函数的图像：

x = np.linspace(0, 5, 100)
y = x**2
plt.plot(x, y)

上面的代码首先生成了一个从0到5，共100个点的等差数列，然后利用Numpy的广播设计，对所有的x点做平方运算，获得每一个点的y值。最后，我们使用plt.plot()函数来绘制图像。plt表示的就是Matplotlib库，plot()用来绘制一个曲线图。

二、图形类型的选择

在绘制图形的时候，我们可以选择不同的图形类型，例如折线图、散点图、柱状图等等。这里我们将介绍三种常见的图形类型。

1、折线图

折线图是一种常见的数据可视化方式，通常用来展示变量随时间发生的变化趋势。

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)

上面的代码使用np.sin()函数生成了一个正弦函数的图像。

2、散点图

散点图通常用于展示两个变量之间的关系，例如表示身高与体重、温度与气压等变量之间的关系。

x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)
plt.scatter(x, y)

上面的代码使用plt.scatter()函数绘制了一个随机生成的散点图。

3、柱状图

柱状图是一种用于对比不同类别数据的图表。常用于展示各种不同领域，如商业、统计、数据挖掘等。

height = [3, 12, 5, 18, 45]
bars = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y_pos = np.arange(len(bars))
plt.bar(y_pos, height)
plt.xticks(y_pos, bars)

上面的代码使用plt.bar()函数绘制了一个柱状图，并使用plt.xticks()函数设定了横轴刻度的标签。

三、图形样式的调整

在绘制图形的时候，我们可以对图形样式进行必要的调整。例如，调整线条颜色、点颜色、线型、点形状、样式、标签等等。

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y, color='red', label='sin wave')
plt.title('Sin Wave')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend()

上面的代码中，我们使用color参数指定了线条的颜色，使用label参数添加了一条标签。同时，我们还使用了title函数添加了标题，使用xlabel和ylabel函数添加了坐标轴标签，然后使用legend函数添加了图例。

四、总结

本文为大家详细介绍了如何在Jupyter notebook中使用魔法函数画图的完整攻略，包括魔法函数的基本使用、图形类型的选择和图形样式的调整。希望本文的内容能够帮助大家更好地理解Matplotlib库的使用方法，从而更好地进行数据可视化的工作。