Python数据可视化plt库实例详解

本文将详细讲解Python的数据可视化plt库，包括其基本用法、常见图形的绘制方法和进阶技巧等内容。

基本用法

Matplotlib是Python中最常用的绘图工具，它是一个2D绘图库，可用于绘制线图、散点图、柱状图、等高线图、3D图形等等。其中，plt库是Matplotlib的一个常用模块，用于快速绘制图形。

下面是plt库的基本用法：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制简单的线图
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(x, y)

# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title("Square Numbers", fontsize=24)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)

# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis="both", labelsize=14)

plt.show()

上述代码中，我们先导入了plt库，并创建了一个x和y坐标轴数据，用于绘制线图。然后通过plt.plot()方法来将这些点连接起来，并使用plt.title()、plt.xlabel()、plt.ylabel()方法设置图表标题和坐标轴标签。最后，我们使用plt.show()方法将图表显示出来。

常见图形的绘制方法

散点图

散点图用于展示两个变量间的关系，常用于发现变量间的规律和异常点。

下面是绘制散点图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制简单的散点图
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.scatter(x, y, s=100)

# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title("Square Numbers", fontsize=24)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)

# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis="both", which="major", labelsize=14)

plt.show()

上述代码中，我们使用了plt.scatter()方法绘制散点图，其中的参数s指定了每个点的大小。其他的设置与之前的示例代码类似。

柱状图

柱状图用于比较不同组数据的大小和差异。

下面是绘制柱状图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制简单的柱状图
x_values = ["A", "B", "C", "D", "E"]
y_values = [20, 35, 30, 25, 40]
plt.bar(x_values, y_values, width=0.6)

# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title("Sales Data", fontsize=24)
plt.xlabel("Product", fontsize=14)
plt.ylabel("Sales", fontsize=14)

# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis="both", which="major", labelsize=14)

plt.show()

上述代码中，我们使用了plt.bar()方法绘制柱状图，其中的参数width指定了每个柱的宽度。其他的设置与之前的示例代码类似。

进阶技巧

子图

有时候我们需要在同一张画布上绘制多个图表，这时候可以使用plt.subplot()方法来创建多个子图。

下面是绘制多个子图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制第一个子图
plt.subplot(2, 1, 1)
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(x, y)
plt.title("Square Numbers", fontsize=24)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)
plt.tick_params(axis="both", labelsize=14)

# 绘制第二个子图
plt.subplot(2, 1, 2)
x_values = ["A", "B", "C", "D", "E"]
y_values = [20, 35, 30, 25, 40]
plt.bar(x_values, y_values, width=0.6)
plt.title("Sales Data", fontsize=24)
plt.xlabel("Product", fontsize=14)
plt.ylabel("Sales", fontsize=14)
plt.tick_params(axis="both", which="major", labelsize=14)

plt.show()

上述代码中，我们使用了plt.subplot()方法来创建了两个子图，第一个子图绘制了之前的线图，第二个子图绘制了柱状图。其中的参数2,1,1和2,1,2表示要创建2行1列的图表，当前绘制的是第一个子图和第二个子图。

全局设置

有时候我们需要对整个图表进行全局的美化设置，比如调整字体大小、设置背景色等等。

下面是设置全局美化效果的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置全局参数
plt.rcParams["font.family"] = "serif"
plt.rcParams["font.size"] = 14
plt.rcParams["figure.figsize"] = [8, 6]
plt.rcParams["axes.linewidth"] = 1.5
plt.rcParams["axes.grid"] = True
plt.rcParams["grid.alpha"] = 0.5
plt.rcParams["grid.linestyle"] = "--"
plt.rcParams["grid.linewidth"] = 0.5
plt.rcParams["xtick.direction"] = "in"
plt.rcParams["ytick.direction"] = "in"

# 绘制简单的线图
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(x, y)

# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title("Square Numbers")
plt.xlabel("Value")
plt.ylabel("Square of Value")

# 显示图表
plt.show()

上述代码中，我们使用了plt.rcParams[]方法来设置各种全局参数。比如，font.family指定字体类型，font.size指定字体大小，figure.figsize指定图表大小等等。其他的设置方法可参考Matplotlib官方文档。

总结

本文讲解了Python的数据可视化plt库的基本用法、常见图形的绘制方法和进阶技巧等内容，希望能够帮助读者更加深入地理解plt库的使用方法。如果你需要更多的帮助和指导，可以参考Matplotlib官方文档和在线教程。