理想国matplotlib入门教程

简介

个人简介

• 姓名：张大鹏
• 性别：男
• 生日：1993年8月29日
• 经验：工作经验8年，IT技术培训经验3年
• 爱好：学习
• 座右铭：不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海。
• 优点：自律，稳重，热爱学习
• 缺点：胖胖的

课程简介

• 教大家怎么简单的使用python做数据分析并可视化

matplotlib简介

• python数据分析必学的基础库
• 能够轻松的绘制折线图，柱状图，散点图，饼图等常见可视化图表
• 使用简单，numpy，pandas，matplotlib是python数据分析中最常见的工具组合
• 一般用于将python数据进行可视化
• 安装：pip install matplotlib

教学目标

• 了解matplotlib是什么（基础）
• 了解matplotlib的使用场景（基础）
• 了解图表的常见组成（入门）
• 了解matplotlib如何制作图表并展示（入门）
• 了解怎么使用matplotlib展示各种辅助信息并解决中文乱码问题（入门）
• 了解使用matplotlib最重要的步骤（重要）
• 了解使用matplotlib的一般完整步骤（重要）
• 了解怎么在一张图表中绘制多个图形（进阶）

环境准备

安装虚拟环境管理依赖

pip install virtualenv
# 备用
pip install virtualenv -i http://pypi.douban.com/simple/
pip install virtualenv -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

创建虚拟环境：这里叫ai，是人工智能的意思，里面包含了一些常用的人工智能基础库，mataplotlib是基础库之一

virtualenv ai

激活虚拟环境

.\ai\Scripts\activate

安装matplotlib

pip install matplotlib

创建工作空间（文件夹）

mkdir matplotlib

使用vscode打开文件夹，即可开始编写代码

图表的常见组成部分

• 标题
• x轴标签
• y轴标签
• x轴刻度
• y轴刻度
• 图例
• 网格

绘制图表最重要的步骤

最重要的步骤

• 导入依赖
• 准备数据（后期一般是通过数据分析技术处理后的数据）
• 创建画布
• 绘图
• 展示

示例：北京气温折线图

# 导入依赖
import matplotlib.pyplot as plt
from random import randint

# 准备数据（后期一般是通过数据分析技术处理后的数据）
# 这里模拟北京11点到12点一小时内的气温，假设是随机从15-18摄氏度变化
y = [randint(15,18) for _ in range(60)]
x = range(60)

# 创建画布
# figsize 控制画布的大小
# dpi 控制画布的像素，也能够有控制画布大小的效果
plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=100)

# 绘图
plt.plot(x, y)

# 展示
plt.show()

代码分析

import matplotlib.pyplot as plt
from random import randint

• 导入依赖
• plt是matplotlib用来绘制图像的一个对象
• randint是用来生成随机数的一个对象

y = [randint(15,18) for _ in range(60)]
x = range(60)

• 生成数据
• y是60个15-18之间的随机数，这里采用列表生成式快速生成
• x是从0-59的整数

plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=100)

• 创建画布
• figsize=(10, 6)：指定figure的宽和高，单位为英寸
• dpi=100：指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，缺省值为80

plt.plot(x, y)

• 绘制折线图
• 这里分别传入x轴的标签数据和y轴的数值数据

plt.show()

• 展示绘制的折线图

课堂实验：

• 调整figsize的大小，分别为
  • （10，6）
  • （20，8）
  • （40，16）
  • （80，32）
• 调整dpi的大小，分别为
  • 10
  • 20
  • 40
  • 80
  • 100
  • 200

绘制图表的一般完整步骤

• 导入依赖
• 准备数据
• 解决中文乱码问题
• 绘制画布
• 绘制图像
• 绘制标题
• 绘制xy轴标签
• 绘制xy轴刻度
• 绘制网格
• 绘制图例
• 保存图片
• 显示图片

示例：北京上海气温折线对比图

# 导入依赖
import matplotlib.pyplot as plt
from random import randint

# 准备数据
x = range(60) # 一个小时内的气温
y_beijing = [randint(15, 18) for _ in x] # 北京气温
y_shanghai = [randint(1, 3) for _ in x] # 上海气温

x_ticks = ['11点%02d分'%(i) for i in x] # x轴刻度
y_ticks = range(20) # y轴刻度

# 解决中文乱码问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 绘制画布
plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=100)

# 绘制图像
plt.plot(x, y_beijing, label='北京气温')
plt.plot(x, y_shanghai, label='上海气温')

# 绘制标题
plt.title('北京上海气温折线对比图')

# 绘制xy轴标签
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("气温")

# 绘制xy轴刻度
plt.xticks(x[::10], x_ticks[::10])
plt.yticks(y_ticks)

# 绘制网格
plt.grid()

# 绘制图例
plt.legend()

# 保存图片
plt.savefig('./test.png')

# 显示图片
plt.show()

代码分析

x = range(60) # 一个小时内的气温
y_beijing = [randint(15, 18) for _ in x] # 北京气温
y_shanghai = [randint(1, 3) for _ in x] # 上海气温

x_ticks = ['11点%02d分'%(i) for i in x] # x轴刻度
y_ticks = range(20) # y轴刻度

• 准备数据
• x是从0-59的数字，表示一个小时内的分钟数
• y_beijing表示一个小时内北京气温的随机值，是60个15-18的随机数
• y_shanghai表示一个小时内上海气温的随机值，是60个1-3的随机数
• x_ticks表示x轴的标签，是时间字符串数组
• y_ticks表示y轴的标签，是0-19的整数序列

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

• 解决中文乱码问题
• windows上的固定写法，一般添加这两行都能解决乱码问题
• Microsoft YaHei：表示微软雅黑字体，也可以替换为系统中的其他存在字体，一般不建议修改

plt.plot(x, y_beijing, label='北京气温')
plt.plot(x, y_shanghai, label='上海气温')

• 绘制图像
• 这里绘制了两条折线，分别表示北京的气温变化和上海的气温变化
• 同时使用label添加了标签，后面的显示图例依赖于这里的设置

# 绘制标题
plt.title('北京上海气温折线对比图')

# 绘制xy轴标签
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("气温")

# 绘制xy轴刻度
plt.xticks(x[::10], x_ticks[::10])
plt.yticks(y_ticks)

# 绘制网格
plt.grid()

# 绘制图例
plt.legend()

• 绘制标题，标签，刻度，网格，图例

plt.savefig('./test.png')

• 保存图片
• 查看代码所在文件夹，发现会多了一个test.png的图片

谢谢

• 本次课程到此结束，感谢大家的聆听
• 我的电话+微信：18010070052，大家对本次课程有什么问题，建议，想法可以随时联系我，单纯觉得我人不错，想要交个朋友，也是可以滴
• 再次感谢，相遇是缘，感谢大家给我这次授课的机会，祝大家学习愉快，学业顺利，写代码永无bug