這篇文章主要介紹“怎么使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化”，在日常操作中，相信很多人在怎么使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡(jiǎn)單好用的操作方法，希望對(duì)大家解答”怎么使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化”的疑惑有所幫助！接下來，請(qǐng)跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧！

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在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的時(shí)候，經(jīng)常需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，以方便我們對(duì)數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)和理解。

0，Matplotlib 簡(jiǎn)介

Matplotlib 是一個(gè)可視化工具包，可以讓我們使用Python 來可視化數(shù)據(jù)。

這里有一些官方資源你可以點(diǎn)擊查看：

• Matplotlib 安裝

• Matplotlib 用戶手冊(cè)

• Matplotlib 函數(shù)匯總

• Matplotlib 模塊索引

• Matplotlib 示例庫

• Matplotlib 示例下載

• Python code

• Jupyter notebooks

很多更高級(jí)的繪圖庫，也都是基于Matplotlib，比如seaborn，HoloViews，ggplot 等。

在使用 Matplotlib 時(shí)，經(jīng)常需要用到 pyplot模塊，用下面代碼引入：

import matplotlib.pyplot as plt

下文中，都用plt 來代指pyplot。

說明： 這里我們只介紹幾種簡(jiǎn)單的圖，更多其它的圖，可以查看官方手冊(cè)。 下面的每個(gè)函數(shù)，只介紹了最簡(jiǎn)單的用法，其它更多的參數(shù)可以查看手冊(cè)。

1，散點(diǎn)圖

plt.scatter 函數(shù)用于繪制散點(diǎn)圖。函數(shù)原型：

scatter（x, y, s = None, c = None, marker = None)

參數(shù)含義：

• x, y：分別表示點(diǎn)的橫縱坐標(biāo)。x, y可以是單個(gè)點(diǎn)坐標(biāo)，也可以是一組點(diǎn)坐標(biāo)。

• s：表示點(diǎn)的大小。

• c：表示點(diǎn)的顏色。

• marker：表示點(diǎn)的形狀，可選的值見這里，比如 marker的值為x, o, s等。

如下代碼，畫了三個(gè)點(diǎn)：

# 三個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)分別是：
#   (2, 5) 
#   (3，6)
#   (3, 5)
plt.scatter([2, 3, 3], [5, 6, 5], marker='o')
plt.show() # 展示圖

畫出的散點(diǎn)圖如下：

2，折線圖

plt.plot 函數(shù)用于繪制折線圖。函數(shù)原型：

plot(x, y)

參數(shù) x，y分別表示點(diǎn)的橫縱坐標(biāo)，一般是一組點(diǎn)坐標(biāo)。

比如下面表格代表5 次數(shù)學(xué)考試成績(jī)：

次數(shù)	1	2	3	4	5
成績(jī)	89	78	92	79	86

將上面表格數(shù)據(jù)，繪制成折線圖，代碼如下：

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [89, 78, 92, 79, 86]
plt.plot(x, y)
plt.show()

畫出的折線圖如下：

3，直方圖

直方圖用于描述數(shù)據(jù)的分布情況。

plt.hist 函數(shù)用于繪制直方圖。函數(shù)原型：

plt.hist(x, bins=None)

參數(shù)x是一個(gè)一維數(shù)組，bins 可以理解為矩形的個(gè)數(shù)，默認(rèn)是10。

假如下面是一次數(shù)學(xué)考試的成績(jī)，全班共50 名同學(xué)：

將所有同學(xué)的成績(jī)畫成直方圖，代碼如下：

scores = [
    96, 89, 95, 91, 94, 95, 92, 98, 95, 93,
    93, 96, 94, 94, 98, 92, 88, 90, 88, 98,
    84, 89, 87, 84, 94, 82, 83, 95, 93, 79,
    84, 91, 86, 91, 81, 89, 77, 81, 77, 70,
    66, 93, 90, 87, 79, 83, 86, 90, 93, 79,
    ]
plt.hist(scores)
plt.show()

畫出來的直方圖如下，橫坐標(biāo)為成績(jī)區(qū)間，縱坐標(biāo)為人數(shù)：

通過該直方圖，可以直觀的看出來每個(gè)成績(jī)區(qū)間的人數(shù)。

4，條形圖

plt.bar 函數(shù)用于繪制條形圖。函數(shù)原型：

plt.bar(x, y, width = 0.8)

參數(shù)x, y 均是一個(gè)數(shù)組，x 是橫坐標(biāo)，表示數(shù)據(jù)類別；y 是縱坐標(biāo)，表示每個(gè)類別的頻度。參數(shù)width 表示長(zhǎng)條的寬度。

比如下表是一位同學(xué)的期中考試的各科成績(jī)：

我們將這位同學(xué)的成績(jī)單畫成條形圖，代碼如下：

# 每個(gè)科目分別用字母表示
subjects = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I']
scores = [96, 89, 85, 91, 75, 90, 88, 79, 89]
plt.bar(subjects, scores)
plt.show()

畫出的條形圖如下：

5，餅圖

餅圖常用于表示個(gè)體占總體的占比情況。

plt.pie 函數(shù)用于繪制餅圖。函數(shù)原型：

plt.pie(x, labels=None)

參數(shù)x是一個(gè)數(shù)組，表示一組數(shù)據(jù)，labels 用于描述每個(gè)數(shù)據(jù)的含義。

比如下表是某個(gè)公司某年每個(gè)季度的收入：

我們可以用餅圖分析出每個(gè)季度占全年收入的占比，代碼如下：

# 表示每個(gè)季度
quarters = ['1', '2', '3', '4']
incomes = [56, 89, 75, 91]
plt.pie(incomes, labels=quarters)
plt.show()

畫出的餅圖如下：

到此，關(guān)于“怎么使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬?shí)用的文章！

新聞名稱：怎么使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化
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