python数据可视化之Matplotlib

可视化是在整个数据挖掘的关键辅助工具，可以清晰的理解数据，从而调整我们的分析方法。

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1. Matplotlib 基本概念

Matplotlib是python的一个数据可视化工具库，专门用于开发2D图表(包括3D图表)， 操作简单。

2. Matplotlib三层结构

容器层

容器层由Canvas、Figure、Axes三部分组成。

Canvas位于最底层的系统层，充当画板，即放置Figure的工具。

Figure是Canvas上方的第一层，也是需要用户来操作的应用层的第一层，在绘图的过程中充当画布的角色。

Axes是应用层的第二层，在绘图的过程中相当于画布上的绘图区的角色。

Figure:指整个图形(可以通过plt.figure()设置画布的大小和分辨率等)

Axes(坐标系):数据的绘图区域

Axis(坐标轴)：坐标系中的一条轴，包含大小限制、刻度和刻度标签

特点为：

一个figure(画布)可以包含多个axes(坐标系/绘图区)，但是一个axes只能属于一个figure。

一个axes(坐标系/绘图区)可以包含多个axis(坐标轴)，包含两个即为2d坐标系，3个即为3d坐标

辅助显示层

辅助显示层为Axes(绘图区)内的除了根据数据绘制出的图像以外的内容，主要包括Axes外观(facecolor)、边框线(spines)、坐标轴(axis)、坐标轴名称(axis label)、坐标轴刻度(tick)、坐标轴刻度标签(tick label)、网格线(grid)、图例(legend)、标题(title)等内容。

图像层

图像层指Axes内通过plot、scatter、bar、histogram、pie等函数根据数据绘制出的图像

总结

Canvas(画板)位于最底层，用户一般接触不到;

Figure(画布)建立在Canvas之上;

Axes(绘图区)建立在Figure之上;

坐标轴(axis)、图例(legend)等辅助显示层以及图像层都是建立在Axes之上。

3.plt的基本用法

3.1 Figure对象

matplotlib的图像都位于Figure对象中，我们可以调用plt.figure()来创建Figure对象。

fig = plt.figure()

figure有一个比较重要的参数figsize，它衡量图片的大小和纵横比(单位为inch)：

fig = plt.figure(figsize=(4,5))

比如，以上代码代表建立一个宽度为4inch，高度为5inch的figure对象。

3.2 plot的使用

有了figure对象之后，就可以利用plot函数作图了。注意不可以使用figure对象来调用plot，按照惯例我们使用plt.plot()来作图，而图像自动分配到上一个建立的figure中。

3.3 如何在同一个figure内部设置多个图片

figure对象调用add_subplot函数来添加figure内部不同位置的图片，add_subplot函数的3个参数分别为figure内部纵向和横向的字图片个数，以及当前创建的子图片是第几个，例如：无锡看妇科的医院 http://www.ytsgfk120.com/

fig = plt.figure()

# add_subplot返回的是一个subplot对象

sp1 = fig.add_subplot(2,3,1)

sp2 = fig.add_subplot(2,3,2)

sp3 = fig.add_subplot(2,3,3)

sp4 = fig.add_subplot(2,3,4)

fig

如果要在subplot内部作图，我们只需要用对应的subplot对象调用plot即可：

sp1.plot(np.random.randn(50), 'k--', color='r')

fig

3.4 如何调整subplot的间距

有时候各subplot的间距会过大或者过小，这时候与我们需要使用subplots_adjust函数来调整间距：

fig.tight_layout() # 调整整体空白

plt.subplots_adjust(wspace =0, hspace =0) # 调整子图间距

plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None,wspace=None,hspace=None)

参数详解：

left = 0.125 # the left side of the subplots of the figure

right = 0.9 # the right side of the subplots of the figure

bottom = 0.1 # the bottom of the subplots of the figure

top = 0.9 # the top of the subplots of the figure

wspace = 0.2 # the amount of width reserved for blank space between subplots,

# expressed as a fraction of the average axis width

hspace = 0.2 # the amount of height reserved for white space between subplots,

# expressed as a fraction of the average axis height

# 调整fig内部的subplot长宽间距都为0.5

fig.subplots_adjust(wspace = 0.5, hspace = 0.5)

fig