Matplotlib 绘图宝典

matplotlib绘图指南 matplotlib作为Python的绘图库，提供了丰富的绘图功能，可以创建多种类型的图表，如折线图、散点图、柱状图、直方图等等。 快速入门 导入库: import matplotlib.pyplot as plt 准备数据: 定义x轴和y轴数据 创建图表: 选择合适的绘图函数，例如plt.plot()绘制折线图, plt.scatter()绘制散点图 定制图表: 添加标题、轴标签、图例等元素，调整颜色、线型、标记等样式 显示图表: 使用plt.show() 进阶技巧 使用subplots()创建多个子图 使用figure()创建自定义尺寸的画布 使用savefig()保存图表为图片 使用样式表和自定义主题 使用动画展示动态数据 应用领域 数据分析和可视化 科学计算和仿真 机器学习和深度学习 金融分析和量化交易 等等 熟练掌握matplotlib，可以帮助你更好地理解和传达数据信息，提升数据分析和可视化能力。

matplotlib是一款用于数据分析和绘图的强大工具，可以直接在anaconda中调用。在pycharm中使用matplotlib时，需先安装该库，方法是在cmd界面输入pip install matplotlib命令。对于数据分析，推荐使用anaconda软件包。

Matlab图形属性详解 线型、点标记和颜色控制，让你的图形表达更清晰： 线型: - 实线 -- 虚线 -. 点划线 : 间断线 点标记: . 点 o 小圆圈 x 叉子符 + 加号 * 星号 s 方格 d 菱形 ^ 朝上三角 v 朝下三角 > 朝右三角 颜色: 使用 help plot 命令查看颜色选项 更多属性设置，请参考Matlab官方文档。

本实验帮助学生通过使用NumPy数组更高效地处理数据表，以及利用Matplotlib库在Python中进行二维绘图，类似于MatLab的绘图语法。学习内容从简要介绍NumPy模块开始，逐步引导至使用matplotlib模块进行Python二维绘图的教程。教程推荐了两个资源：第一个是基础教程，涵盖了必要的基础知识，第二个则深入了解更高级的主题，建议直接克隆相关的GitHub存储库以获取代码和数据。

使用Selenium通过window.performance.timing获取网页加载时间，并将加载时间返回到streamDetectionPlot()类中进行实时绘制。此方法结合了Matplotlib的Ion实时绘图功能，能够在暂停与滚动条的支持下实时绘制数据。图表分为两个部分：第一个图表展示了实时加载数据，而第二个图表则展示了在一天内的加载数据情况。

最近想学习一些Python数据分析的内容，于是用爬虫获取了一些数据，并打算利用Anaconda中的工具（pandas、numpy、scipy、matplotlib、jupyter）进行初步的数据挖掘和分析。在使用matplotlib绘图时，发现横坐标如果是中文，则显示为方框，为了解决这个问题查阅了很多资料，尝试了多种方法，但没有一个能够完全解决。最终花费了近3个小时才解决了这个问题。希望这篇分享能够帮助到遇到相同问题的朋友。运行环境：Python 2.7，Linux CentOS 7，使用conda安装的matplotlib。

Matplotlib 数据可视化进阶 本节深入探讨 Matplotlib 库，涵盖更高级的绘图技巧和自定义选项，帮助您创建更具洞察力和视觉吸引力的数据可视化作品。 自定义图形 颜色、标记和线条样式: 通过控制颜色、标记和线条样式，您可以为数据点和趋势线添加更多视觉细节。 轴标签和标题: 清晰的轴标签和标题对于传达图形信息至关重要。 图例: 图例可以帮助区分不同的数据集或类别。 注释: 使用注释突出显示数据中的特定点或区域。 高级绘图 子图: 将多个图形组合在一个图表中，以进行比较或展示不同方面的数据。 3D 图: 使用 Matplotlib 创建三维图形，以可视化多维数据。 图像: Matplotlib 还可以用于显示和处理图像数据。 自定义和扩展 样式: 利用 Matplotlib 的样式功能，您可以更改图形的整体外观。 自定义: Matplotlib 提供了广泛的自定义选项，允许您根据需要微调图形的各个方面。 扩展: Matplotlib 的功能可以通过第三方库和工具进一步扩展。

数据获取 互联网公开数据集 网页数据爬取 HTML基础 Python爬虫实现 (Beautifulsoup) 代理与反爬虫 案例: 爬取豆瓣TOP250电影信息 数据存储与预处理 数据库与SQL HeidiSQL数据库操作 数据过滤与分组聚合 Python数据库连接与查询 其他数据库: SQLite & MongoDB Pandas数据预处理 数据清洗与可视化 统计分析与Python数据挖掘 探索性数据分析 统计图形与数据分布 Seaborn数据分布规律探究 描述统计学 总体、样本、误差、基本统计量 推断统计学 概率分布与假设检验 Scipy假设检验应用 预测型数据分析 回归、分类、聚类 特征选择与模型优化 Scikit-learn数据挖掘建模 Rapidminer商业分析 高级数据分析 机器学习与深度学习 Matplotlib 多图共享 Colorbar 本章将以 Matplotlib 绘制多图共享 Colorbar 为例，详细讲解如何实现。

基于 Matplotlib 的数据可视化 本篇内容将基于 Python 的 Matplotlib 库进行数据可视化实践，涵盖以下内容： Matplotlib 库使用基础 创建画布与设置 标题、标签等元素添加 常见图表类型绘制： 折线图 饼图 柱状图 散点图 箱线图 词云 (结合 Jieba 库) 实践中将涉及 Excel 或 CSV 文件读取，并进行简单的数据分析与可视化展示。