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

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环境准备

图表的常见组成部分

绘制图表最重要的步骤

绘制图表的一般完整步骤

谢谢

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