数据分析--matplotlib绘图和可视化

信息可视化（也叫绘图）是数据分析中最重要的工作之一。它可能是探索过程的一部分，例如，帮助我们找出异常值、必要的数据转换、得出有关模型的idea等。另外，做一个可交互的数据可视化也许是工作的最终目标。matplotlib是一个用于创建出版质量量图表的桌⾯面绘图包（主要是2D方面）。 ### 数据分析中的matplotlib绘图与可视化 #### 一、引言 在数据分析领域，信息可视化是一种极其重要的技术手段。它不仅能够辅助数据分析师探索数据集内部的结构与特征，还能帮助用户直观理解复杂的统计结果。可视化的过程往往包含了寻找异常值、进行必要的数据转换以及为后续的建模工作提供思路等步骤。此外，在某些情况下，开发交互式的数据可视化工具本身就是项目的核心目标之一。 #### 二、matplotlib简介 matplotlib是一个广泛应用于Python环境下的开源绘图库，主要用于生成高质量的二维图形。其功能强大，不仅可以支持多种操作系统和GUI界面，还能够导出图片为PDF、SVG、JPG、PNG、BMP、GIF等多种常见的矢量及光栅格式。这些特性使得matplotlib成为进行数据可视化的理想选择。 #### 三、matplotlib API入门 为了更好地利用matplotlib进行绘图，了解其基本的API使用方法至关重要。通常会按照如下方式导入matplotlib的`pyplot`模块： ```python import matplotlib.pyplot as plt ``` 对于在Jupyter Notebook环境中使用matplotlib的情况，可以通过以下命令启用内联模式，以便在Notebook中直接显示图表： ```python %matplotlib notebook ``` 接下来，可以进一步导入NumPy库以方便进行数据处理： ```python import numpy as np ``` #### 四、Figure与Subplot的概念 在matplotlib中，所有的图表都包含在一个`Figure`对象中。可以通过调用`plt.figure()`来创建一个新的`Figure`实例。需要注意的是，仅创建`Figure`对象并不能直接绘图，还需要在其上添加一个或多个`Subplot`对象。这可以通过`add_subplot()`方法实现。 例如，如果想要在一个`Figure`中创建一个2x2的子图布局，并选择其中的一个子图进行绘制，则可以通过以下代码实现： ```python fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1) # 创建第一个子图 plt.hist(np.random.randn(100), bins=20, color='k', alpha=0.3) # 在ax1上绘制直方图 ``` 类似的，可以继续在其他子图上绘制不同类型的图表，比如散点图或折线图等。 #### 五、`plt.subplots()`函数 为了更便捷地创建多个`Subplot`对象，可以使用`plt.subplots()`函数。该函数不仅可以创建一个新的`Figure`，还会返回一个包含所有已创建的`Subplot`对象的NumPy数组。例如，下面的代码展示了如何一次性创建一个2x3的子图布局： ```python fig, axes = plt.subplots(2, 3) ``` 这里，`axes`是一个形状为2x3的二维数组，每个元素都是一个`Subplot`对象。 #### 六、调整子图间的间距 默认情况下，matplotlib会在每个子图周围留有一定的空白区域，同时在子图之间也保留了一定的间距。这种间距设置会随着图表大小的变化而自动调整。如果希望手动控制这些间距，可以使用`Figure`对象的`subplots_adjust()`方法。具体来说，可以通过调整`wspace`和`hspace`参数来控制子图之间的水平和垂直间距。例如，将间距设为0可以使得子图紧密排列： ```python fig, axes = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True) for i in range(4): plt.subplot(2, 2, i + 1) plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0) ``` 通过上述介绍，我们可以看到matplotlib在数据可视化领域的强大功能及其灵活多变的使用方式。无论是基础图表绘制还是高级的自定义需求，matplotlib都能提供有效的解决方案。