学习路线
- 简介
- 简单绘制线形图
- plot函数
- 支持图类型
- 保存图表
1、简介
Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包。数据可视化也是我们数据分析的最重要的工作之一，可以帮助我们完成很多操作，例如：找出异常值、必要的一些数据转换等。完成数据分析的最终结果也许就是做一个可交互的数据可视化。
安装：
pip3 install matplotlib
引用方法：
import matplotlib.pyplot as plt
2、简单绘制线形图
plt.plot() # 绘图函数 plt.show() # 显示图像
在jupyter notebook中不执行这条语句也是可以将图形展示出来 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.arange(100) plt.plot(data) plt.show() # 显示图像，在notebook中不执行这一句也可以
实例：
虽然seaborn这些库和pandas的内置绘图函数能够处理许多普通的绘图任务，如果需要自定义一些高级功能的话就必须要matplotlib API.
3、plot函数
plot函数：绘制折线图
线型linestyle(-,-.,--,..) 点型marker(v,^,s,*,H,+,X,D,O,...) 颜色color(b,g,r,y,k,w,...)
简单的绘制
plt.plot([0,3,9,15,30],linestyle = '-.',color = 'r',marker = 'o')
图像标注
例子：
绘制数学函数图
使用Matplotlib模块在一个窗口中绘制数学函数y=x, y=x**2,y=sinx的图像，使用不同颜色的线加以区别，并使用图例说明各个线代表什么函数。
4、支持的图类型
饼图的绘制
5、保存图表到文件
plt.savafig('文件名.拓展名')
文件类型是通过文件扩展名推断出来的。因此，如果你使用的是.pdf，就会得到一个PDF文件。 Copy plt.savefig('123.pdf') savefig并非一定要写入磁盘，也可以写入任何文件型的对象，比如BytesIO： Copy from io import BytesIO buffer = BytesIO() plt.savefig(buffer) plot_data = buffer.getvalue()
例子：
1、绘制每个国家或者地区的电影数量的柱状图
分析：先读取本地文件数据，在通过pandas的guonpby进行分组查询获取电影数量，在进行绘图。
获取数据后进行绘图：
2、绘制每年电影上映数量的曲线图
绘图：
3、根据电影的时长绘制饼图
补充知识点：
用ipython进行绘图，在cmd命令行
在当前的环境下安装模块，这样就不用退出ipython界面，直接install即可。
# !pip3 intall pandas
结果展示：
