Python可视化编程：用matplotlib、seaborn和plotly创建漂亮的图表

在数据科学和机器学习的领域里面，数据可视化是一个至关重要的环节，它能够帮助我们更好地理解数据和模型，从而更加深入地挖掘数据和获得更准确的模型结果。Python有很多强大的可视化库，本文主要介绍matplotlib、seaborn和plotly这三个常用的可视化库，它们都提供了丰富的图表类型和参数设置，可以帮助我们创造出漂亮且有意义的图表。

一、matplotlib

matplotlib是Python中最常用的可视化库之一，它最早是为科学计算而设计的，能够绘制各种类型的图表。我们可以通过使用matplotlib的pyplot模块来绘制各种类型的图表，包括散点图、线图、柱状图、饼图等等。

1.散点图

散点图作为常用的数据可视化方式，其能够直观地展示数据的分布情况。我们可以使用pyplot模块中的scatter函数来创建散点图：

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

x = np.random.rand(50)   # 定义x轴数据
y = np.random.rand(50)   # 定义y轴数据
plt.scatter(x, y)        # 绘制散点图
plt.show()               # 显示图表
```

在这里，我们首先使用numpy生成了50个随机数，分别作为x和y轴的数据。然后，我们调用scatter函数，传入x和y，即可绘制一个简单的散点图，如下所示：

![散点图](https://img-blog.csdn.net/20180428215824166)

2.线图

线图作为展示数据趋势变化的一种有效方式，常用于绘制时间序列数据。我们可以使用pyplot模块中的plot函数来创建线图：

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

x = np.linspace(0, 10, 100)    # 定义x轴数据
y = np.sin(x)                  # 定义y轴数据
plt.plot(x, y)                 # 绘制线图
plt.show()                     # 显示图表
```

在这里，我们使用numpy的linspace函数生成了100个等间距的数据，作为x轴的数据，然后通过numpy的sin函数计算出对应的y轴数据。最后，我们调用plot函数，传入x和y，即可绘制出一个简单的线图，如下所示：

![线图](https://img-blog.csdn.net/20180428235226145)

3.柱状图

柱状图是常用的一种用于展示数据的图表类型，其能够直观地展示不同分类的数据之间的差异。我们可以使用pyplot模块中的bar函数来创建柱状图：

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

x = np.arange(5)              # 定义类别名称
y = [20, 35, 30, 35, 27]      # 定义数据
plt.bar(x, y)                 # 绘制柱状图
plt.xticks(x, ('A', 'B', 'C', 'D', 'E'))    # 设置x轴刻度标签
plt.show()                    # 显示图表
```

在这里，我们首先使用numpy的arange函数生成了5个数字，作为类别名称。然后，我们定义了一个数据列表，其中包含了每个类别的数据值。最后，我们调用bar函数，传入x和y，即可绘制出一个简单的柱状图，并使用xticks函数设置x轴的刻度标签，如下所示：

![柱状图](https://img-blog.csdn.net/20180429132704530)

二、seaborn

seaborn是一个基于matplotlib的图形可视化Python库，其提供了更加丰富的绘图功能和更友好的绘图风格。seaborn的主要特点在于，它能够轻松快速地绘制出各种类型的统计图表，包括散点图、热力图、密度图等等。

1.散点图

seaborn中绘制散点图的方式与matplotlib基本相同，只不过其默认提供了更加漂亮的绘图风格。我们可以通过seaborn的scatterplot函数来创建散点图：

```python
import seaborn as sns
import numpy as np

x = np.random.rand(50)   # 定义x轴数据
y = np.random.rand(50)   # 定义y轴数据
sns.scatterplot(x, y)    # 绘制散点图
```

在这里，我们使用numpy生成了50个随机数，分别作为x和y轴的数据。然后，我们调用seaborn的scatterplot函数，传入x和y，即可绘制一个漂亮的散点图，如下所示：

![散点图](https://img-blog.csdn.net/2018042913390872)

2.热力图

热力图是一种用于展示数据集中数据变化的一种图表，其常用于对巨量的数据集进行分析。我们可以使用seaborn的heatmap函数来创建热力图：

```python
import seaborn as sns
import numpy as np

data = np.random.rand(10, 10)   # 生成10*10的随机数据集
sns.heatmap(data)               # 绘制热力图
```

在这里，我们使用numpy生成了一个10*10的随机数据集，然后调用seaborn的heatmap函数，传入数据集，即可绘制一个简单的热力图，如下所示：

![热力图](https://img-blog.csdn.net/20180429134341524)

3.密度图

密度图是一种用于展示概率分布的图表，其通过核密度估计的方法来描绘数据的概率密度分布。我们可以使用seaborn的kdeplot函数来创建密度图：

```python
import seaborn as sns
import numpy as np

data = np.random.randn(100)   # 生成100个随机数
sns.kdeplot(data)             # 绘制密度图
```

在这里，我们使用numpy生成了一个包含100个随机数的数组，然后调用seaborn的kdeplot函数，传入数据集，即可绘制一个简单的密度图，如下所示：

![密度图](https://img-blog.csdn.net/20180429135014873)

三、plotly

plotly是一个基于JavaScript的开源数据可视化库，它提供了交互式的绘图和漂亮的图表类型，能够让用户通过简单的Python代码调用生成交互式图表。plotly支持的图表类型非常丰富，包括散点图、线图、热力图、等高线图、3D图表等等。

1.散点图

plotly中绘制散点图的方式与matplotlib和seaborn都不同，我们需要通过其提供的接口来绘制图表。我们可以通过plotly的Scatter函数来创建散点图：

```python
import plotly.graph_objs as go
import numpy as np

x = np.random.rand(50)   # 定义x轴数据
y = np.random.rand(50)   # 定义y轴数据
trace = go.Scatter(x=x, y=y, mode='markers')    # 创建散点图对象
data = [trace]                                 # 将散点图对象添加到数据列表中
go.Figure(data=data)                            # 绘制散点图
```

在这里，我们首先使用numpy生成了50个随机数，分别作为x和y轴的数据。然后，我们通过plotly的Scatter函数，传入x、y和绘图模式设定参数，创建了散点图对象trace。最后，我们将散点图对象添加到数据列表中，并调用go.Figure函数绘制散点图，如下所示：

![散点图](https://img-blog.csdn.net/2018042914020083)

2.热力图

plotly中绘制热力图的方式与matplotlib和seaborn也不同，我们需要通过其提供的接口来绘制图表。我们可以通过plotly的heatmap函数来创建热力图：

```python
import plotly.graph_objs as go
import numpy as np

z = np.random.rand(10, 10)   # 生成10x10的随机数据集
trace = go.Heatmap(z=z)      # 创建热力图对象
data = [trace]               # 将热力图对象添加到数据列表中
go.Figure(data=data)         # 绘制热力图
```

在这里，我们使用numpy生成了一个10x10的随机数据集，然后通过plotly的Heatmap函数，传入数据集，创建了热力图对象trace。最后，我们将热力图对象添加到数据列表中，并调用go.Figure函数绘制热力图，如下所示：

![热力图](https://img-blog.csdn.net/20180429140822826)

3.等高线图

等高线图是一种用于展示高维数据关系的图表类型，其通过等高线的方式来描绘数据。我们可以通过plotly的Contour函数来绘制等高线图：

```python
import plotly.graph_objs as go
import numpy as np

x = np.linspace(-2, 2, 100)    # 定义x轴数据
y = np.linspace(-2, 2, 100)    # 定义y轴数据
X, Y = np.meshgrid(x, y)       # 生成网格
Z = np.sin(X**2 + Y**2)        # 计算z轴数据
trace = go.Contour(x=x, y=y, z=Z)   # 创建等高线图对象
data = [trace]                  # 将等高线图对象添加到数据列表中
go.Figure(data=data)            # 绘制等高线图
```

在这里，我们首先使用numpy生成了100个等间距的x和y轴数据，然后通过meshgrid函数生成网格，最后通过sin函数计算出对应的z轴数据。然后，我们通过plotly的Contour函数，传入x、y和z轴数据，创建了等高线图对象trace。最后，我们将等高线图对象添加到数据列表中，并调用go.Figure函数绘制等高线图，如下所示：

![等高线图](https://img-blog.csdn.net/20180429141735198)

总结

本文主要介绍了Python中三个常用的可视化库matplotlib、seaborn和plotly的使用方法和基本图表类型。通过对这三个库的介绍，我们可以发现，Python中有很多强大的可视化工具可以帮助我们更好地展示数据和模型的结果，从而更好地帮助我们进行科研和数据分析工作。