数据分析三剑客

数据分析三剑客通常指的是在Python数据分析领域中，三个非常重要的工具和库：Pandas、NumPy和Matplotlib。Pandas主要负责数据处理和分析，NumPy专注于数值计算和数学运算，而Matplotlib则负责数据可视化。这三个库相互补充，共同构成了Python数据分析的强大工具集。在数据处理、数值计算和数据可视化方面各自扮演着不可或缺的角色。

Matplotlib知识点

Matplotlib cheatsheets — Visualization with Python

导入工具包

Matplotlib库由各种可视化类构成，内部结构复杂，受Matlab启发

matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库，相当于快捷方式

import matplotlib.pyplot as plt

小试牛刀

python">import matplotlib.pyplot as plt
​
plt.plot([33,11,4,5,20]) 
plt.ylabel('Grade')
plt.show()

注意： plot()只有一个输入列表或数组,参数被当作Y轴,x轴用索引自动生成

设置x轴及坐标轴范围

python">import matplotlib.pyplot as plt
# 指定x和y轴数据
plt.plot([0, 2, 4, 6, 8], [3, 10, 23, 5, 20])
plt.ylabel("Grade")
plt.xlabel("No.")
# 自定义坐标轴范围
plt.axis([0, 10, -10, 30])  
​
plt.ylabel('Grade')
plt.show()

显示中文

python"># 设置字体为黑体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 适用于Windows系统
# Linux或macOS，可能需要使用其他字体名称，如：
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Heiti SC', 'WenQuanYi Micro Hei', 'STHeiti', 'FangSong']
​
# 设置正常字体和加粗字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题

plot绘图区域

plt.subplot(nrows, ncols, plot_number) 
参数说明： 
nrows 行数   
ncols 列数 
plot_number 图表区域

正弦/余弦曲线

python">import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
​
​
def fun_cos(t):
    return np.cos(2 * np.pi * t)
​
​
def fun_sin(t):
    return np.sin(2 * np.pi * t)
​
​
a = np.arange(0, 5, 0.02)
plt.subplot(3, 2, 1)
plt.plot(a, fun_cos(a))
plt.subplot(3, 2, 4)
plt.plot(a, np.sin(2 * np.pi * a), 'r--')
plt.show()

​

格式美化

plt.plot(x, y, format, **kwargs) 
x: x轴数据,列表或数组，可选 
y: y轴数据,列表或数组 
format: 控制曲线的格式化字符串，可选 
kwargs: 第二组或更多(x,y,format,**kwargs)

注意: 当绘制多条曲线时，各条曲线的x不能省略。