Python玩转数据可视化：Matplotlib实战

数据可视化是数据科学家和分析师们的必备技能之一，而Python作为一个快速开发和数据分析的语言，也自然而然的成为了数据可视化领域的热门工具之一。在Python的众多数据可视化库中，Matplotlib是使用最广的一个，它的灵活性和功能强大，使得开发者可以通过它来制作出美观、可交互的图表，无论是静态图像还是动态图像。

本文将介绍如何使用Matplotlib来实现各种数据可视化的应用，包括基本的图形、多合一图形、子图等。在本文中，我们将使用Python 3.7和Matplotlib 3.0.3版本进行实现。

基础图形绘制

Matplotlib基础图形包括线图、散点图、柱状图、饼图和箱线图等。这些基础图形的绘制是Matplotlib的基础，也是数据可视化的基本组成部分。

首先，我们需要导入Matplotlib绘图库，并使用其中的pyplot子库进行图像绘制。

```python
import matplotlib.pyplot as plt
```

接下来，我们可以使用其中的plot方法绘制线图，如下所示：

```python
x = [1,2,3,4,5]
y = [2,4,1,3,5]
plt.plot(x,y)
plt.show()
```

这段代码将生成一条连接点（1,2）、（2,4）、（3,1）、（4,3）和（5,5）的线图。

我们也可以使用scatter方法绘制散点图，如下所示：

```python
x = [1,2,3,4,5]
y = [2,4,1,3,5]
plt.scatter(x,y)
plt.show()
```

这段代码将生成五个散点（1,2）、（2,4）、（3,1）、（4,3）和（5,5）。

Matplotlib还提供了其他图形的绘制方法，在这里我们不一一列举，有兴趣的读者可以查看官方文档。

多合一图形

在数据可视化中，经常需要在同一页图像中显示多个图形。Matplotlib提供了多合一图形的功能，让我们可以在同一页图像中绘制多个图形。

我们可以使用subplot方法将整个图像分成多个子图，如下所示：

```python
plt.subplot(2,2,1)
plt.plot([1,2,3])
plt.subplot(2,2,2)
plt.plot([4,5,6])
plt.subplot(2,2,3)
plt.plot([7,8,9])
plt.subplot(2,2,4)
plt.plot([10,11,12])
plt.show()
```

这段代码将把整个图像分成2x2的区域，在第1个区域绘制[1,2,3]的线图，在第2个区域绘制[4,5,6]的线图，在第3个区域绘制[7,8,9]的线图，在第4个区域绘制[10,11,12]的线图。

子图

除了使用subplot方法进行多合一图形绘制以外，Matplotlib还提供了Figure对象和Axes对象的方法，让我们可以更加灵活地进行图形绘制和布局。

Figure对象是我们绘图的整个窗口，而Axes对象则是我们绘图的一个子区域。我们可以使用Figure对象和Axes对象来控制子图的大小、位置和标签等。

下面的代码演示了如何创建一个有两个子图的Figure对象，并在每个子图中绘制不同的图形：

```python
fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(2,1,1)
ax1.plot([1,2,3])
ax1.set_title('Subplot 1')

ax2 = fig.add_subplot(2,1,2)
ax2.plot([4,5,6])
ax2.set_title('Subplot 2')

plt.show()
```

这段代码将创建一个有两个子图的Figure对象，第一个子图的标题是“Subplot 1”，第二个子图的标题是“Subplot 2”。我们可以通过add_subplot方法来添加子图，其参数分别为子图的行、列和序号。

总结

本文简单介绍了如何使用Python中的Matplotlib库来进行数据可视化，包括基本图形绘制、多合一图形和子图等。Matplotlib作为Python中最流行的数据可视化库之一，其灵活性和强大的功能，使得我们可以通过它来制作出美观、可交互的图表，从而更好地展示和分析数据。