MATPLOTLIB使用

1:什么是matplotlib

（1）matplotlib是最流行的python底层绘图库，主要做数据可视化图表，名字取材于MATLAB，模仿MATLAB构建。

（2）能将数据进行可视化，更直观的呈现。

（3）使数据更加客观，更具说服力。

2:如何分辨应该使用什么样的图：

• 折线图：以折线的的上升或者下降来表示数量增减变化的统计图，特点是：能够显示数据的变化趋势，反映事物的变化情况。（变化）
• 直方图：由一系列高度不等的纵向条纹或者线段表示数据分布情况，一般用横轴表示数据范围，纵轴表示分布情况。特点是：绘制连续性的数据，展示一组或者多组数据的分布状况。（统计）
• 条形图：排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到条形图中。特点是：绘制连离线的数据，能够一眼看看出哥哥数据的大小，比较数据之间的差别。（统计）
• 散点图：用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两个变量之间是否存在某种关联或者总结坐标点的分布模式。特点是：判断变量之间是否存在数量关联趋势，展示离群点（分布规律）

3:使用matplotlib画x-y折线图：axis轴：指的是x或者y这种坐标轴。

from matplotlib import pyplot as plt

x = range(2,26,2) # 数值在x轴上的位置是一个可迭代对象。
y = [15,13,14.5,17,20,25,26,26,24,22,18,15] # 数值在y轴上的位置，是一个可迭代对象。
# x轴与y轴上的数据一起组成了所有要绘制出的坐标。
# 分别是（2，15），（4，13）。。。。

# 设置图片的大小
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)  # figsize图片的长宽，dpi是设置图片清晰度


# 绘图
plt.plot(x, y)  # 传入x，y通过plot绘制出折线图，y后边color='orange',linestyle='',linewidth=5,alpha=0.5设置线条的特性。

# 设置x轴的刻度疏密成都
_xtick_labels = [i/2 for i in range(4, 49)]
plt.xticks(_xtick_labels)  # [0.5, 1, 1.5, 2]
# plt.xticks(_xtick_labels[::3])  # [0.5, 1, 1.5, 2]

# 设置y轴的刻度显示情况
plt.yticks(range(min(y), max(y) + 1))


# print(_xtick_labels)
# print(_xtick_labels[::3])
# (_xtick_labels[::-1])

# 绘图结束在当前页面进行展示
# plt.show()  # 在执行程序的时候展示图形

# 保存
plt.savefig('./t1.png')

4:解决x坐标轴中文的问题

#windows以及linux设置字体
# font = {'family': 'MicroSoft YaHei',
#           'weight': 'bold',
#           'size': 'larger'}
#
# matplotlib.rc('font', **font)

my_font = font_manager.FontProperties(fname='/System/Library/Fonts/PingFang.ttc')


plt.xticks(list(x)[::3], _xtick_labels[::3], rotation=270, fontproperties=my_font)  # 第一个参数是，第二个参数是指定格式，第三个参数是hiding旋转角度


#mac字体文件存在于/System/Library/Fonts文件夹。

5:添加图形说明信息

# 添加描述信息
plt.xlabel('时间', fontproperties=my_font)
plt.ylabel('温度 单位：℃', fontproperties=my_font)
plt.title('10点到12点每分钟的气温变化曲线图', fontproperties=my_font)

6:绘制网格线：

plt.grid(alpha=0.4)  # alpha设置线的透明度