使用Python进行可视化

字不如表，表不如图

在使用python进行数据分析的过程中，绘制图表常常是理解数据最为关键的一步；

Python提供了5大可视化库：

Matplotlib：是Python可视化库中的泰斗，公认的可视化工具，可以方便地设计和输出二维及三维的数据；

Seaborn：在Matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，提供一种高度交互式界面，使得制图更容易；

Bokeh：专门针对web浏览器的交互式Python库，支持现代化web浏览器展示；

Plotly：是一个开源、交互和基于浏览器的python库，可创建能在仪表板或网站中使用的交互式图表；

Pyecharts：是Echarts与Python的对接，是Python中用于生成Echarts图表的类库。

Matplotlib

Matplotlib是一个非常强大的Python画图工具，可以用来绘制各种静态，动态，交互式的图表。 Matplotlib可以绘制线图、散点图、条形图、柱状图、3D 图形、甚至是图形动画等等。

官网：Matplotlib — Visualization with Python

Matplotlib 通常与 NumPy 和 SciPy（Scientific Python）或Pandas一起使用， 这种组合广泛用于替代 MatLab，有助于通过 Python 学习数据科学或者机器学习。

Matplotlib中应用最广的是matplotlib.pyplot模块；Pyplot提供了一套和Matlab类似的绘图API，只需要调用Pyplot模块所提供的函数就可以实现快速绘图并设置图表。

加载pyplot：import matplotlib.pyplot as plt

（一）Pyplot模块的基本函数与属性

准备好制图数据，传入参数，即可使用plt.plot()， plt.show()一键出图！

Matplotlib重要函数

函数名称	函数作用
plt.title	在当前图形中添加标题，可以指定标题的名称、位置、颜色、字体大小等参数。
plt.xlabel	在当前图形中添加x轴名称，可以指定位置、颜色、字体大小等参数。
plt.ylabel	在当前图形中添加y轴名称，可以指定位置、颜色、字体大小等参数。
plt.xlim	指定当前图形x轴的范围，只能确定一个数值区间，而无法使用字符串标识。
plt.ylim	指定当前图形y轴的范围，只能确定一个数值区间，而无法使用字符串标识。
plt.xticks	指定x轴刻度的数目与取值。
plt.yticks	指定y轴刻度的数目与取值。
plt.legend	指定当前图形的图例，可以指定图例的大小、位置、标签。

绘制一个简单的图表：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True)
c,s=np.cos(x),np.sin(x)
plt.plot(x,s)
plt.plot(x,c)
plt.show()

绘制一个简单的图表：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import random
#设置x和y
x=[i for i in range(1,11)] #生成x
y=[random.randint(1,10) for i in range(10)]  #生成y，随机数，每次都不同

#绘图
plt.plot(x,y)

#显示
plt.show()

range只支持步长为整数，而Arange支持步长为小数哦

设置图片大小和分辨率：

设置坐标轴（xy值，XY轴刻度值，取值范围）：

自定义XY轴刻度取值：

添加描述信息（标题、轴标签、风格、图例）：

注意： 添加标题，坐标轴名称，绘制图形等步骤是并列的，没有先后顺序，可以先绘制图形，也可以先添加各类标签；

但是添加图例legend一定要在绘制图形之后。

小窍门：将图例名称放在plot函数，而不是legend函数中进行定义，可以避免图例显示不全的问题