Python数据分析matplotlib可视化之绘图
matplotlib是一个基于python的2d画图库，能够用python脚本方便的画出折线图，直方图，功率谱图，散点图等常用图表，而且语法简单。
python中通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图。matplotlib可用于创建高质量的图表和图形，也可以用于绘制和可视化结果。matplotlib是python优秀的数据可视化第三方库，matplotlb.pyplot是绘制种类可视化图形的命令子库，相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt.
- 线形图：
线性图是最基本的图表类型，常用于绘制连续的数据。通过绘制线形图，可以表现出数据的一种趋势变化。
matplotlib的plot（x,y）用来绘制线形图，在参数中传入x和y的坐标即可。其中，x和y轴坐标的数据格式可以是列表、数组和series.
例1：坐标数据格式为series
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
data={'name':['tom','peter','lucy','max'],
'sex':['female','female','male','male'],
'math':[78,79,83,92],
'city':['北京','上海','广州','北京']
}
df=pd.dataframe(data)
print(df)
#dataframe数据的行索引作为x轴，math列索引作为y轴
plt.plot(df.index,df['math'],color='red',linestyle='-',linewidth=3,marker='d')
#通过plot函数的color参数可以指定线条的颜色，
linestyle参数可以指定线条的形状，
linewidth参数可指定线条的宽度，
marker参数可对坐标点进行标记（默认情况下，坐标点是没有标记的），
#结果：
name sex math city #创建一个dataframe数据
0 tom female 78 北京
1 peter female 79 上海
2 lucy male 83 广州
3 max male 92 北京
绘制的线性图：
注意：颜色设置要放在线条和点的样式的前面，颜色、线条和点的样式可以放置于格式字符串。
如:plt.plot(df.index,df['math'],'co-') 运行结果如下：
2. 柱状图
2.1 绘制柱状图主要是使用matplotlib的bar函数:
bar函数的color参数可以设置柱状图的填充颜色，
alpha参数可以设置透明度，
例如：import matplotlib.pyplot as plt
data=[23,85,72,43,52]
plt.bar([1,2,3,4,5],data,color='royalblue',alpha=0.7) #运行结果：
bottom参数用于设置柱状图的高度，以此绘制堆积柱状图；
width参数 用于设置柱状图的宽度，以此可以绘制并列柱状图。
grid函数用于绘制格网，通过对参数的个性化设置，可以绘制出个性的格网
例如：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data1=[23,85,72,43,52]
data2=[42,35,21,16,9]
width=0.3
plt.bar(np.arange(len(data1)),data1,color='royalblue',alpha=0.7,width=width)
plt.bar(np.arange(len(data2))+width,data2,color='green',alpha=0.7,width=width)
plt.grid(color='black',linstyle='--',linewidth=3,axis='y',alpha=0.6)
#运行结果：
bar函数的通过barh函数可以绘制水平柱状图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data1=[23,85,72,43,52]
plt.barh(np.arange(len(data1)),data1,color='green',alpha=0.5) #如图所示：
2.2 刻度与标签：
现实中的柱状图的x轴是有刻度标签的，上述实例中未设置。在matplotlib中，
通过xticks函数 设置图标的x轴的刻度和刻度标签，yticks函数设置y轴的刻度和标签。
通过xlabel 和 ylabel 方法给x轴和y轴添加标签，
通过title方法为图表添加标题
例如：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data1=[23,85,72,43,52]
labels=['a','b','c','d','e']
plt.xticks(range(len(data1)),labels) #设置刻度和标签
plt.xlabel('class') #plt.xlabel、ylabel、title方法分别给x轴和y轴，图标题添加标签。
plt.ylabel('amounts')
plt.title('example')
#plt.bar(range(len(data1)),data)
plt.bar(np.arange(len(data1)),data1,color='royalblue',alpha=0.7)
plt.grid(color='black',linstyle='--',linewidth=3,axis='y',alpha=0.6)
#运行结果：
2.3 图例：
图例是标识图表元素的重要工具，在bar函数中传入label参数表示图例名称，通过legend函数即可绘制出图例。
data1=[23,85,72,43,52]
data2=[42,35,21,16,9]
width=0.3
plt.bar(np.arange(len(data1)),data1,width=width,label='one')
plt.bar(np.arange(len(data2))+width,data2,width=width,label='two')
plt.legend() #结果图：
2.4 文本注解：
例如：在柱状图中加入文本数字，可以很清楚的知道每个类别的数量。通过text函数可以在指定的坐标（x,y）上加入文本注释
data=[23,85,72,43,52]
labels=['a','b','c','d','e']
plt.xticks(range(len(data)),labels) #设置刻度和标签
plt.xlabel('class')
plt.ylabel('amounts')
plt.title('example')
plt.bar(range(len(data)),data)
for x,y in zip(range(len(data)),data):
plt.text(x,y,y,ha='center',va='bottom') #文本注解 # 第一个参数是x轴坐标
# 第二个参数是y轴坐标
# 第三个参数是要显式的内容
3.散点图：
matpltlib中 scatter函数可以用来绘制散点图，传入x和y轴坐标。scatter(x,y)
利用numpy创建一组随机数
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.random.randn(100)
y=np.random.randn(100)
plt.scatter(x,y,color='red',marker='d')
#散点图：
4. 直方图
matplotlib的hist(）函数用来绘制直方图。
直方图与条形图的区别：
直方图是用面积表示各频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度则表示各组的组距，因此其宽度与高度均有意义；
条形图（柱状图）是用条形的长度表示各类频数的多少，其宽度是固定的。
由于分组数据具有连续性，直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图是分开排列；条形图主要是用于展示分类数据，而直方图则主要用于展示数据型数据。
x=np.random.normal(size=100)
plt.hist(x,bins=30)
5. 自定义设置
matplotlib的图像位于figure对象中，通过figure函数可以创建一个新的figure，用于绘制图表
fig=plt.figure(figsize=(10,6)) #figsize参数可以设置图表（整个图）的长宽比
ax1=fig.add_subplot(2,2,1)
ax2=fig.add_subplot(2,2,2) #在创建figure对象过程中，通过add_subplot函数创建子图，用于绘制图形
ax3=fig.add_subplot(2,2,3)
years=[1950,1960,1970,1980,1990,2000,2010]
gdp=[300.2,543.3,1075.9,2862.5,5979.6,10289.7,14958.3]
ax1.scatter(years,gdp) #选用不同的ax变量，则可以在对应的subplot子图中绘图（散点图、线形图、柱状图）
ax2.plot(years,gdp)
ax3.bar(years,gdp)
#plt.subplots可以轻松的创建子图，而axes的索引类型类似于二维数组，这样就可以对指定的子图进行绘制。
fig,axes=plt.subplots(2,2,figsize=(10,6))
axes[1,0].plot(years,gdp)
axes[0,0].scatter(years,gdp)
axes[0,1].bar(years,gdp)
axes[1,1].hist(years,gdp)
注意：当没有设置figsize时，创建多子图会显得拥挤。通过plt..subplot_adjust方法可以设置子图的间距修改子图之间的间距。
subplots__adjust(left=none,bottom=none,right=none,top=none,wspace=none,hspace=none) ，其中前4个参数用于设置subplot子图的外围边距，wspace和hapace参数设置用于设置subplot子图间的边距。
fig,axes=plt.subplots(2,2) #未设置figsize时，默认情况下，各sudplot子图间都会留有一定的间距。
years=[1950,1960,1970,1980,1990,2000,2010]
gdp=[300.2,543.3,1075.9,2862.5,5979.6,10289.7,14958.3]
fig,axes=plt.subplots(2,2)
plt.subplots_adjust(wspace=0.3,hspace=0.3)
axes[1,0].plot(years,gdp)
axes[0,0].scatter(years,gdp)
axes[0,1].bar(years,gdp)
axes[1,1].hist(years,gdp)
6. 样式与字体：
matplotlib自带了一些样式供用户使用，如常用的ggplot样式，通过plt.style.use('ggplot') 函数即可调用该样式绘图。
matplotlib默认为英文字体，如果绘制中出现汉字就会乱码，因此需要指定matplotlib的默认字体，这样就可以解决乱码的问题，
plt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei'] #指定默认字体
plt.rcparams['axes.unicode_minus']=false #解决保存图像时负号‘-’显示为方块的问题
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