课程: 编程基础知识：知识延伸

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使用Matplotlib包绘图

“ 百度 下页图中描绘了美学缺憾者对待和处理自己局限的三种方式，你认为哪一种最为准确？我把赌注压在重新安排择偶侧重条件上，不过如何找出正确的侧重点，这一过程本身就很有意思。

在这节课中， 我们将学习使用 Matplotlib 来进行绘图。 这是一个 目前 Python 最流行的绘图库之一， 广泛用于数据可视化和科学计算领域。 它提供了丰富的功能， 能够创建各种类型的高质量图表， 包括线图、散点图、柱状图、 饼图、3D 图等等。 首先，我们来学习一下最基本的图表绘制。 在这个图中， 我将绘制一张线图和一个散点图。 我们先准备数据。 在这里我们分别准备 sin 的数据和 cos 数据， 也就是说， 我们要绘制一张正弦图像和一张余弦的图像。 我们先创建一张画布， 使用这个 plt.figure 命令。 在使用之前，我们需要引入 这个 Matplotlib 这个库。 引入之后，将它命名为 plt， 这是一种比较流行的做法。 关于这个包的安装， 在上一节已经提过，这里不再赘述。 我们做好数据之后， 便可以使用 .plot() 命令 去绘制一张线图。 首先， 先把 x 数据和 y 数据给放进来， 然后用 label 指定图例， 是 sin。 我们再设置一个颜色，这里设置为蓝色。 最后去指定它的线型， 这里指定为虚线。 可以看到绘制出来的图， 就是这么一个虚线的蓝色的图。 接下来我们去绘制一个散点图。 这个散点图， 我们同样先把数据 x 和 y 给放进来， 然后指定它的图例， 再赋予一个颜色， 绘制出来便是这么一个点状的图。 接下来我们给它加上标题、轴标签和图例。 通过 .title() 命令， 我们便可以给这张图加上标题。 再通过 .xlabel() 和 .ylabel() 命令， 可以分别给它添加 y 轴标签和 x 轴标签。 .xlabel() 添加 x 轴标签； .ylabel() 添加 y 轴标签。 使用这个命令， 便可以给它添加上图例。 再使用 .grid() 命令， 为它添加表格线。 最后出现的例子便是这样子。 接下来，我们进行进阶的图表绘制。 在这里，我们绘制一张柱状图。 柱状图的数据，我们这里做了两个。 首先，它的类别是共享的， 我们指定 A、B、C、D、E 五个类别。 然后我们制定两组数据。 同样是先创建一个画布， 然后去指定画布的大小。 这里也是指定为 8:6。 然后我们绘制第一个柱状图， 把类别数据和它对应的值数据给放进来。 再指定一个 label 和指定颜色， 下面也是一样。 最后再添加标题、轴标签和图例， 便可以把这张柱状图给绘制出来。 我们还可以用它去绘制饼状图。 饼状图的数据比较简单， 它只有标题以及每个类别它的百分比。 同样先创建一张画布， 然后指定画布的尺寸。 使用 .pie() 命令，将数据填充， 指定它的数据还有它的 labels， 再给出一个百分比的显示形式， 并指定每个类别的颜色， 便可以把这个饼状图给绘制出来。 最后添加标题即可。 最后我们绘制一张 3D 的模块。 这个 3D 的图， 它有 X、Y、Z 三个轴， 所以我们先把这个数据随机生成出来。 然后创建一个画布。 所要注意的是， 在这个 3D 的柱状图的绘制中， 需要先添加这么一个命令， 以表示我们要绘制一张 3D 的图像。 接下来只要使用 .bar3d() 这个命令， 再将数据进行填充， 便可将这个 3D 的柱状图绘制出来。 这节我们来实战 Matplotlib 来绘图。 在使用 Matplotlib 之前， 我们需要确保安装的库。 在 Jupyter 中， 我们使用一个感叹号，再加入安装命令， 即可完成该库的安装。 然后我们来试着绘制一张简单的折线图。 首先需要先导入这个包， 然后准备一些数据。 然后使用 plt.plot() 即可创建这张折线图。 但是我们发现这张折线图 缺失了很多因素。 我们可以使用 plt.title() 命令 来为其添加一个标题； 使用 plt.xlabel() 命令 为其添加 x 标签； 使用 .ylabel() 命令 添加 y 标签； 最后使用 plt.show() 命令， 来显示这个折线图。 我们发现这张折线图，它的折线非常地单调。 我们可以为这个折线自定义一些属性。 可以使用 color 来指定它的颜色； 使用 marker 来指定 折线图它每个点的样式。 使用 linestyle 来指定折线图的线的样式。 最后我们可以使用 plt.grid() 命令 来为其添加网格。 最后这是修改后的折线图。 散点图的绘制和折线图非常地相似。 只有不同的是， 它是使用 plt.scatter() 命令 来创建散点图。 而折线图是使用 .plot() 命令。 最后我们来绘制一张稍微复杂一点的图。 绘制这张饼状图，我们需要准备三份数据： 一个列表，它包含了每个扇区的标签。 sizes，另外一个列表， 包含了每个扇区的大小， 即每个类别所占的一个数据的量。 colors，也是一个列表， 它包含了每个扇区的一个颜色， 我们用它来区分不同的扇区。 接下来， 我们使用 plt.figure () 命令 来为这张图创建一个画板。 创建这张画板的好处是， 我们可以指定画板的尺寸， 还有它的清晰度。 接下来我们使用 plt.pie() 命令 即可绘制这张饼状图。 我们使用 autopct 这个属性， 来显示每个扇区百分比的格式。 这里使用百分比 %1.1 f%%， 来表示在这里保留一位小数。 使用 startangle 命令 来指定饼状图的起始角度， 也就是第一个类别它从哪里开始。 最后这张饼状图绘制出来是这样子。

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