python數(shù)據(jù)可視化之Matplotlib-創(chuàng)新互聯(lián)

可視化是在整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵輔助工具，可以清晰的理解數(shù)據(jù)，從而調(diào)整我們的分析方法。

創(chuàng)新互聯(lián)建站是一家集網(wǎng)站建設(shè),達(dá)拉特企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),達(dá)拉特品牌網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)站定制,達(dá)拉特網(wǎng)站建設(shè)報(bào)價(jià),網(wǎng)絡(luò)營銷,網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,達(dá)拉特網(wǎng)站推廣為一體的創(chuàng)新建站企業(yè)，幫助傳統(tǒng)企業(yè)提升企業(yè)形象加強(qiáng)企業(yè)競爭力。可充分滿足這一群體相比中小企業(yè)更為豐富、高端、多元的互聯(lián)網(wǎng)需求。同時(shí)我們時(shí)刻保持專業(yè)、時(shí)尚、前沿，時(shí)刻以成就客戶成長自我，堅(jiān)持不斷學(xué)習(xí)、思考、沉淀、凈化自己，讓我們?yōu)楦嗟钠髽I(yè)打造出實(shí)用型網(wǎng)站。

1. Matplotlib 基本概念

Matplotlib是python的一個(gè)數(shù)據(jù)可視化工具庫，專門用于開發(fā)2D圖表(包括3D圖表)， 操作簡單。

2. Matplotlib三層結(jié)構(gòu)

容器層

容器層由Canvas、Figure、Axes三部分組成。

Canvas位于最底層的系統(tǒng)層，充當(dāng)畫板，即放置Figure的工具。

Figure是Canvas上方的第一層，也是需要用戶來操作的應(yīng)用層的第一層，在繪圖的過程中充當(dāng)畫布的角色。

Axes是應(yīng)用層的第二層，在繪圖的過程中相當(dāng)于畫布上的繪圖區(qū)的角色。

Figure:指整個(gè)圖形(可以通過plt.figure()設(shè)置畫布的大小和分辨率等)

Axes(坐標(biāo)系):數(shù)據(jù)的繪圖區(qū)域

Axis(坐標(biāo)軸)：坐標(biāo)系中的一條軸，包含大小限制、刻度和刻度標(biāo)簽

特點(diǎn)為：

一個(gè)figure(畫布)可以包含多個(gè)axes(坐標(biāo)系/繪圖區(qū))，但是一個(gè)axes只能屬于一個(gè)figure。

一個(gè)axes(坐標(biāo)系/繪圖區(qū))可以包含多個(gè)axis(坐標(biāo)軸)，包含兩個(gè)即為2d坐標(biāo)系，3個(gè)即為3d坐標(biāo)

輔助顯示層

輔助顯示層為Axes(繪圖區(qū))內(nèi)的除了根據(jù)數(shù)據(jù)繪制出的圖像以外的內(nèi)容，主要包括Axes外觀(facecolor)、邊框線(spines)、坐標(biāo)軸(axis)、坐標(biāo)軸名稱(axis label)、坐標(biāo)軸刻度(tick)、坐標(biāo)軸刻度標(biāo)簽(tick label)、網(wǎng)格線(grid)、圖例(legend)、標(biāo)題(title)等內(nèi)容。

圖像層

圖像層指Axes內(nèi)通過plot、scatter、bar、histogram、pie等函數(shù)根據(jù)數(shù)據(jù)繪制出的圖像

總結(jié)

Canvas(畫板)位于最底層，用戶一般接觸不到;

Figure(畫布)建立在Canvas之上;

Axes(繪圖區(qū))建立在Figure之上;

坐標(biāo)軸(axis)、圖例(legend)等輔助顯示層以及圖像層都是建立在Axes之上。

3.plt的基本用法

3.1 Figure對象

matplotlib的圖像都位于Figure對象中，我們可以調(diào)用plt.figure()來創(chuàng)建Figure對象。

fig = plt.figure()

figure有一個(gè)比較重要的參數(shù)figsize，它衡量圖片的大小和縱橫比(單位為inch)：

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

比如，以上代碼代表建立一個(gè)寬度為4inch，高度為5inch的figure對象。

3.2 plot的使用

有了figure對象之后，就可以利用plot函數(shù)作圖了。注意不可以使用figure對象來調(diào)用plot，按照慣例我們使用plt.plot()來作圖，而圖像自動(dòng)分配到上一個(gè)建立的figure中。

3.3 如何在同一個(gè)figure內(nèi)部設(shè)置多個(gè)圖片

figure對象調(diào)用add_subplot函數(shù)來添加figure內(nèi)部不同位置的圖片，add_subplot函數(shù)的3個(gè)參數(shù)分別為figure內(nèi)部縱向和橫向的字圖片個(gè)數(shù)，以及當(dāng)前創(chuàng)建的子圖片是第幾個(gè)，例如：無錫看婦科的醫(yī)院 http://www.ytsgfk120.com/

fig = plt.figure()

# add_subplot返回的是一個(gè)subplot對象

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內(nèi)部作圖，我們只需要用對應(yīng)的subplot對象調(diào)用plot即可：

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

fig

3.4 如何調(diào)整subplot的間距

有時(shí)候各subplot的間距會過大或者過小，這時(shí)候與我們需要使用subplots_adjust函數(shù)來調(diào)整間距：

fig.tight_layout() # 調(diào)整整體空白

plt.subplots_adjust(wspace =0, hspace =0) # 調(diào)整子圖間距

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

參數(shù)詳解：

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

# 調(diào)整fig內(nèi)部的subplot長寬間距都為0.5

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

fig

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