Python数据可视化：Matplotlib pyplot入门教程

"这篇学习笔记主要介绍了Python数据可视化的库——Matplotlib中的pyplot子模块。Matplotlib是一个强大的2D绘图库，适用于多种平台，能够创建高质量的图形，包括但不限于折线图、散点图和条形图。在Python 3.8环境下，借助PyCharm 2017，你需要先安装numpy和matplotlib库来开始使用。" Matplotlib是Python中广泛使用的数据可视化库，其核心组件是pyplot模块，提供了类似于MATLAB的接口。在本笔记中，我们将重点讨论三个基本的图表类型：折线图、散点图和条形图。 1. 折线图： 折线图通常用于显示数据随时间变化的趋势。在Python中，我们首先导入numpy和matplotlib.pyplot，然后使用numpy的linspace函数生成等差数列，接着计算平方值，最后用plt.plot()绘制折线图。例如，代码生成了x轴从-100到100的100个等间距点，然后分别计算它们的平方值和正弦值，并绘制两条折线。 2. 散点图： 散点图用于表示两个变量之间的关系。在这里，我们创建了两个示例：第一个例子展示了身高与体重的散点分布，其中点的大小、颜色和透明度可以通过s、c和alpha参数设置。第二个例子随机生成了两个变量，展示了数据点的分布，然后添加了一个带有随机噪声的变量，再次绘制散点图。 3. 条形图： 条形图用于比较不同类别的数量或频率。这里，我们创建了两个条形图示例：第一个是常规的垂直条形图，显示了5个类别的计数值；第二个是水平条形图，其中条形的位置（bottom参数）和宽度（width参数）由数据决定，颜色为蓝色，且条形方向设置为水平。 通过Matplotlib的pyplot，我们可以方便地创建和自定义这些基本图表，包括改变颜色、添加标签、调整图例位置、设置网格线等。对于更复杂的数据分析和展示需求，Matplotlib还提供了更高级的功能，如子图、3D绘图和自定义布局等。因此，掌握Matplotlib的pyplot模块是进行Python数据可视化的基础。