手把手带你了解Python数据分析--matplotlib

介绍

本篇文章主要介绍Python数据可视化库matplotlib的使用方法。matplotlib可以作为Python数据分析中必不可少的一部分，用于数据可视化，展现数据的趋势和规律。

安装

使用pip安装matplotlib：

pip install matplotlib

基础用法

matplotlib中主要包括两个部分：pyplot模块和figure模块。pyplot提供绘图的API，figure提供绘图框架的API。

绘制线图

绘制简单的线图，可以使用plot函数：

import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据
x_data = [1, 2, 3, 4, 5]
y_data = [1, 4, 9, 16, 25]

# 绘制线图
plt.plot(x_data, y_data)

# 显示绘制结果
plt.show()

绘制柱形图

绘制柱形图，可以使用bar函数：

import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据
x_data = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y_data = [10, 5, 20, 15, 25]

# 绘制柱形图
plt.bar(x_data, y_data)

# 显示绘制结果
plt.show()

进阶用法

添加标签和注释

可以使用xlabel、ylabel、title方法添加标签，使用annotate方法添加注释：

import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据
x_data = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y_data = [10, 5, 20, 15, 25]

# 绘制柱形图
plt.bar(x_data, y_data)

# 添加标签和注释
plt.xlabel('类别')
plt.ylabel('数量')
plt.title('柱形图')
plt.annotate('最高点', xy=('E', 25), xytext=('D', 22),
             arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.1))

# 显示绘制结果
plt.show()

自定义样式

可以使用rcParams方法自定义颜色、线条样式、字体等：

import matplotlib.pyplot as plt

# 自定义样式
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft Yahei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['lines.linestyle'] = '-.'
plt.rcParams['lines.linewidth'] = 2

# 准备数据
x_data = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y_data = [10, 5, 20, 15, 25]

# 绘制柱形图
plt.bar(x_data, y_data, color='red')

# 添加标签和注释
plt.xlabel('类别')
plt.ylabel('数量')
plt.title('柱形图')
plt.annotate('最高点', xy=('E', 25), xytext=('D', 22),
             arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.1))

# 显示绘制结果
plt.show()

本篇文章仅介绍了matplotlib的部分用法，更多用法和案例可以参考官方文档。