Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘 課件 第7章 Matplotlib

第7章Matplotlib基礎(chǔ)及應(yīng)用主講人：***13-10月-23Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘目錄contentsMatplotlib簡(jiǎn)介0102Matplotlib基礎(chǔ)知識(shí)03Pyplot的使用04Pyplot中的常用圖形Matplotlib簡(jiǎn)介017.1.1

Matplotlib主要特性 Matplotlib是一個(gè)常用的Python繪圖庫(kù)，常與NumPy和Pandas一起結(jié)合使用，它以各種格式和跨平臺(tái)的交互環(huán)境生成可達(dá)到印刷質(zhì)量的圖形。Matplotlib可用于Python腳本、Python和IPythonshell、JupyterNotebook、Web應(yīng)用程序服務(wù)器和四個(gè)圖形用戶(hù)界面工具包。 Matplotlib具有良好的操作系統(tǒng)兼容性和圖形顯示底層接口兼容性，并支持幾十種圖形顯示接口與輸出格式，是Python中繪制二維、三維圖表的重要可視化工具。新版的Matplotlib可以輕松實(shí)現(xiàn)主流的繪圖風(fēng)格，其中加入了許多新的程序包，實(shí)現(xiàn)了更加簡(jiǎn)潔新穎的API，例如Seaborn、ggplot、HoloViews、Altair和Pandas對(duì)Matplotlib的API封裝的繪圖功能。其主要特點(diǎn)：使用簡(jiǎn)單繪圖語(yǔ)句實(shí)現(xiàn)復(fù)雜繪圖效果；以交互式操作實(shí)現(xiàn)漸趨精細(xì)的圖形效果；對(duì)圖表的組成元素實(shí)現(xiàn)精細(xì)化控制；使用嵌入式的LaTeX輸出具有印刷級(jí)別的圖表、科學(xué)表達(dá)式和符號(hào)文本。7.1.2Matplotlib安裝python-mpipinstall-Upippython-mpipinstall-Umatplotlib

對(duì)于Windows、MacOS和普通Linux平臺(tái)來(lái)說(shuō)，Anaconda、Canopy和ActiveState都是非常好的選擇。Winpython是Windows用戶(hù)的一個(gè)選項(xiàng)。這些發(fā)行版中已經(jīng)包含了matplotlib和許多其他有用的（數(shù)據(jù)）科學(xué)工具。其安裝語(yǔ)法如下：

使用時(shí)，只需將其導(dǎo)入即可：以plt作為Pyplot子模塊的縮寫(xiě)。importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltMatplotlib基礎(chǔ)知識(shí)027.2.1導(dǎo)入Matplotlib

我們?cè)谧鲌D前，需要導(dǎo)入matplotlib和其中的模塊（如matplotlib.pyplot）。通常為了方便，設(shè)置一個(gè)常用的簡(jiǎn)寫(xiě)形式，本章例子中還需要導(dǎo)入NumPy和Pandas模塊。importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspd7.2.2Matplotlib圖形構(gòu)成

Matplotlib將數(shù)據(jù)繪制在圖形（Figure）上，圖形可以理解為包含其他所有繪圖元素的頂級(jí)容器，其中包含所有軸（Axes）、其他Artist和畫(huà)布（Canvas）。通常情況下，畫(huà)布（Canvas）是一個(gè)繪圖的對(duì)象，對(duì)用戶(hù)而言，該對(duì)象一般不可見(jiàn)。在圖形上看到的一切都是Artist，Artist有兩種類(lèi)型，即圖形元素（primitives）和容器（containers）。圖形元素是我們需要加入Canvas的元素，比如線(xiàn)條、矩形、文字等，而容器是放置這些元素的地方，例如Axis、Axes和Figure，其中Figure是頂層的Artist。1、圖形（Figure）[例7-1]使用figure()方法創(chuàng)建新圖形。

軸（Axes）是matplotlibAPI中重要的類(lèi)，這是因?yàn)檩S是大多數(shù)對(duì)象所在的繪圖區(qū)域。在創(chuàng)建Figure對(duì)象之后，在作圖前需要?jiǎng)?chuàng)建軸，軸是繪圖基準(zhǔn)，是圖像中帶數(shù)據(jù)空間的區(qū)域。如果將Figure理解為容器，即畫(huà)布的載體，則具體的繪圖操作是在畫(huà)紙上完成，畫(huà)紙可以理解為子圖Subplot或更加靈活的子圖--軸（Axes）。2、軸（Axes）7.2.2Matplotlib圖形構(gòu)成[例7-2]本例首先生成一個(gè)空白Figure，然后創(chuàng)建1行2列的子圖，返回子圖的軸對(duì)象ax1和ax2。在第1個(gè)子圖的軸對(duì)象ax1上添加軸線(xiàn)標(biāo)簽X-Axis和Y-Axis，并設(shè)置軸線(xiàn)的數(shù)據(jù)范圍：X為[0,5]，Y為[-2,2]。

軸線(xiàn)是類(lèi)似數(shù)字線(xiàn)的對(duì)象，是軸上的刻度。它們負(fù)責(zé)設(shè)置圖形范圍并生成記號(hào)（軸上的標(biāo)記）和記號(hào)標(biāo)簽（標(biāo)記記號(hào)的字符串）。一般情況下，圖中可以包含兩個(gè)或三個(gè)軸線(xiàn)對(duì)象（三維圖），它們負(fù)責(zé)處理數(shù)據(jù)范圍?？梢允褂胮lt.axis()或plt.xlim()等函數(shù)設(shè)置軸線(xiàn)范圍，plt.xlabel()或者plt.ylabel()等為軸線(xiàn)命名，同時(shí)也可利用tick的相關(guān)方法對(duì)軸上的刻度進(jìn)行修改。3、軸線(xiàn)（Axis）7.2.2Matplotlib圖形構(gòu)成[例7-3]設(shè)置軸線(xiàn)實(shí)例。圖Figure、Axes和Axis的關(guān)系

圖例是展現(xiàn)圖表中數(shù)據(jù)組列表并通過(guò)提供線(xiàn)索（線(xiàn)條樣式或顏色）來(lái)讓數(shù)據(jù)組更易于識(shí)別。圖例的設(shè)置與修改是通過(guò)調(diào)用legend()來(lái)實(shí)現(xiàn)。4、圖例(legend)5、標(biāo)題(title)

標(biāo)題是對(duì)整個(gè)圖標(biāo)的說(shuō)明，方便對(duì)整個(gè)圖表含義的理解，通過(guò)調(diào)用plt.title()方法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)title內(nèi)容的設(shè)置。6、網(wǎng)格(Grid)

有時(shí)需要在圖形中添加網(wǎng)格，網(wǎng)格線(xiàn)方便看到圖表中每個(gè)元素的精確值，而且也方便執(zhí)行單點(diǎn)之間的對(duì)比。但是網(wǎng)格也會(huì)增加噪聲，讓看到實(shí)際的數(shù)據(jù)流變得困難。一般情況下，默認(rèn)狀態(tài)下無(wú)網(wǎng)格線(xiàn)，可以通過(guò)調(diào)用grid()方法實(shí)現(xiàn)。7.2.2Matplotlib圖形構(gòu)成7、圖形主體內(nèi)容

圖形的主體內(nèi)容是一張圖的核心，對(duì)于二維圖表而言，圖形的主體內(nèi)容可以是點(diǎn)，也可以是線(xiàn)條等。對(duì)應(yīng)的方法分別是點(diǎn)（scatter、plot）、線(xiàn)（line、plot）等。7.2.2Matplotlib圖形構(gòu)成[例7-4]添加了網(wǎng)格、圖例的繪圖實(shí)例。 Matplotlib默認(rèn)狀態(tài)下無(wú)法顯示中文，在前面的許多例子中各種標(biāo)題及圖例都是使用的英文。若在作圖過(guò)程中，需要顯示中文，可通過(guò)下面兩種方法進(jìn)行操作。方法一：借助rcParams修改字體實(shí)現(xiàn)設(shè)置

其中，rcParams[‘font.family’]的種類(lèi)也可以設(shè)置多種。屬性說(shuō)明‘font.family’用于顯示字體的名字‘font.style’字體風(fēng)格，正?！畁ormal’或斜體‘italic’‘font.size’字體大小，整數(shù)字號(hào)或者‘large’、‘x‐small’rcParams的屬性7.2.3Matplotlib中設(shè)置中文中文字體種類(lèi) Matplotlib默認(rèn)狀態(tài)下無(wú)法顯示中文，在前面的許多例子中各種標(biāo)題及圖例都是使用的英文。若在作圖過(guò)程中，需要顯示中文，可通過(guò)下面兩種方法進(jìn)行操作。方法一：借助rcParams修改字體實(shí)現(xiàn)設(shè)置7.2.3Matplotlib中設(shè)置中文

可以用下列語(yǔ)句查看matplotlib中默認(rèn)已經(jīng)識(shí)別到的所有可用字體和對(duì)應(yīng)的文件名，其中部分輸出的為字體名稱(chēng)，font.fname部分輸出字體文件的路徑和文件名。importmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlibimportfont_managerforfontinfont_manager.fontManager.ttflist:#查看字體名以及對(duì)應(yīng)的字體文件名print(,'--',font.fname)輸出的“KaiTi--C:\Windows\Fonts\simkai.ttf”中，“KaiTi”為字體名，“C:\Windows\Fonts\simkai.ttf”為對(duì)應(yīng)的字體文件。則可以用如下語(yǔ)句來(lái)使用該字體，如下所示：plt.rcParams['font.family']='KaiTi'plt.text(0.5,0.5,'楷體',ha='center',fontsize=50) Matplotlib默認(rèn)狀態(tài)下無(wú)法顯示中文，在前面的許多例子中各種標(biāo)題及圖例都是使用的英文。若在作圖過(guò)程中，需要顯示中文，可通過(guò)下面兩種方法進(jìn)行操作。方法一：借助rcParams修改字體實(shí)現(xiàn)設(shè)置7.2.3Matplotlib中設(shè)置中文[例7-5]中文顯示方法一。 Matplotlib默認(rèn)狀態(tài)下無(wú)法顯示中文，在前面的許多例子中各種標(biāo)題及圖例都是使用的英文。若在作圖過(guò)程中，需要顯示中文，可通過(guò)下面兩種方法進(jìn)行操作。方法二：在有中文輸出的地方，增加一個(gè)fontproperties屬性。7.2.3Matplotlib中設(shè)置中文[例7-6]中文顯示方法二。Pyplot使用037.3.1plt.plot()的使用

在Matplotlib模塊中，Pyplot是一個(gè)核心的子模塊，通過(guò)該子模塊，我們可以完成很多基本的可視化操作。子模塊的導(dǎo)入如下：importmatplotlib.pyplotasplt

其中，以plt作為Pyplot子模塊的縮寫(xiě) Pyplot繪圖的主要功能是繪制x，y的坐標(biāo)圖，在完成繪圖后一般情況下是不會(huì)自動(dòng)顯示圖表的，需要調(diào)用plt.show()方法顯示。當(dāng)plt.plot()中只有一個(gè)輸入列表或者數(shù)組時(shí)，參數(shù)會(huì)被當(dāng)作Y坐標(biāo)數(shù)據(jù)，而X的坐標(biāo)列表自動(dòng)生成索引，默認(rèn)為[0,1,2,3，…]。1、基本使用使用plt.plot()繪制的主要是線(xiàn)圖，其語(yǔ)法格式為：plt.plot(x,y,

format_string,

**kwargs)其中：必要的參數(shù)是x坐標(biāo)列表和y坐標(biāo)列表。當(dāng)plt.plot(x,y)中用2個(gè)以上參數(shù)時(shí),則會(huì)按照x軸和y軸順序繪制數(shù)據(jù)點(diǎn)。7.3.1plt.plot()的使用[例7-7]plt.plot()繪制實(shí)例。plt.plot()還有數(shù)十個(gè)可選參數(shù)來(lái)設(shè)置繪圖特征，但常用的有幾個(gè)特征，分別是： color：設(shè)置線(xiàn)條顏色，默認(rèn)為藍(lán)色。 linewidthorlw：設(shè)置線(xiàn)條寬度，默認(rèn)為1.0。 linestyleorls：設(shè)置線(xiàn)條樣式，默認(rèn)為實(shí)線(xiàn)。 labels：設(shè)置圖形名稱(chēng)，一般搭配legend屬性使用。 marker：設(shè)置數(shù)據(jù)點(diǎn)的符號(hào)，默認(rèn)為點(diǎn)。字符顏色字符顏色‘b’藍(lán)色‘g’綠色‘r’紅色‘c’青色‘m’品紅色‘y’黃色‘k’黑色‘w’白色字符線(xiàn)條樣式‘-’實(shí)線(xiàn)‘--’虛線(xiàn)‘-.’點(diǎn)劃線(xiàn)‘：’點(diǎn)線(xiàn)字符標(biāo)記類(lèi)型字符標(biāo)記類(lèi)型‘?！c(diǎn)‘，’像素‘o’圓圈‘v’下三角1‘^’上三角1‘<’左三角1‘>’右三角1‘1’下三角2‘2’上三角2‘3’左三角2‘4’右三角2‘s’正方形‘p’五角形‘*’星號(hào)‘h’六邊形樣式1‘H’六邊形樣式2‘+’加號(hào)‘x’X‘D’鉆石‘d’薄鉆石‘|’垂直線(xiàn)‘_’水平線(xiàn)7.3.1plt.plot()的使用1、基本使用Matplotlib的顏色Matplotlib的線(xiàn)條樣式Matplotlib標(biāo)記1、基本使用—參數(shù)設(shè)置實(shí)例7.3.1plt.plot()的使用[例7-8]設(shè)置plot繪圖特征實(shí)例。2、添加內(nèi)容

圖表主體內(nèi)容設(shè)置結(jié)束后，還可以設(shè)置或添加文本內(nèi)容。具體的添加內(nèi)容與所調(diào)用的函數(shù)具體見(jiàn)表。函數(shù)名稱(chēng)函數(shù)作用plt.title()在當(dāng)前圖形中添加標(biāo)題，可以指定標(biāo)題的名稱(chēng)、位置、顏色、字體大小等參數(shù)。plt.xlabel()在當(dāng)前圖形中添加x軸名稱(chēng)，可以指定位置、顏色、字體大小等參數(shù)plt.ylabel()在當(dāng)前圖形中添加y軸名稱(chēng)，可以指定位置、顏色、字體大小等參數(shù)plt.xlim()指定當(dāng)前圖形x軸的范圍，只能確定一個(gè)數(shù)值區(qū)間，而無(wú)法使用字符串標(biāo)識(shí)。plt.ylim()指定當(dāng)前圖形y軸的范圍，只能確定一個(gè)數(shù)值區(qū)間，而無(wú)法使用字符串標(biāo)識(shí)。plt.xticks()指定x軸刻度的數(shù)目與取值。plt.yticks()指定y軸刻度的數(shù)目與取值。plt.legend()指定當(dāng)前圖形的圖例，可以指定圖例的大小、位置、標(biāo)簽7.3.1plt.plot()的使用常用添加畫(huà)布內(nèi)容的函數(shù)說(shuō)明2、添加內(nèi)容—實(shí)例7.3.1plt.plot()的使用[例7-9]設(shè)置plot繪圖文本。2、添加內(nèi)容—實(shí)例7.3.1plt.plot()的使用[例7-10]為圖形添加注釋。代碼中的plt.annotate()函數(shù)有多個(gè)參數(shù)plt.annotate(s,xy=arrow_crd,xytext=text_crd,arrowprops=dict)3、圖形的保存7.3.1plt.plot()的使用

圖形繪制完成后，可以使用plt.show()進(jìn)行顯示，也可以使用plt.savefig()將其保存，在該函數(shù)中可以設(shè)置保存路徑和文件名、圖片的分辨率、邊緣的顏色等參數(shù)。如果既要顯示又要保存，請(qǐng)注意要將plt.savefig()放在plt.show()之前。否則，在plt.show()后實(shí)際上已經(jīng)創(chuàng)建了一個(gè)新的空白的圖片，此時(shí)再用plt.savefig()就會(huì)保存這個(gè)生成的空白圖片。[例7-11]保存圖片。plt.savefig()函數(shù)中主要參數(shù)含義為：fname：含有文件路徑的字符串，拓展名指定文件類(lèi)型，如'png'、'pdf'、’svg'、'ps'、'jpg'等；dpi：分辨率，默認(rèn)100；facecolor：圖像的表面顏色，默認(rèn)為“auto”；bbox_inches：圖表需要保留的部分，如果設(shè)置為“tight”，則將嘗試剪除圖像周?chē)目瞻撞糠帧?.3.2子圖

在Matplotlib中，不僅可以在一張圖形中繪制多條曲線(xiàn)，還可以將一張圖分成多個(gè)子圖進(jìn)行繪制。plt的subplot()方法參數(shù)可以是一個(gè)三位數(shù)字，例如121，也可以是一個(gè)數(shù)組，如[1,2,1]。其中第一個(gè)數(shù)字代表子圖總行數(shù)，第二個(gè)數(shù)字代表子圖總列數(shù)，第三個(gè)數(shù)字表示對(duì)應(yīng)圖像顯示的繪圖區(qū)域數(shù)?！窘忉屨f(shuō)明】：以plt.subplot(2,2,1)為例，它是指將繪圖區(qū)域分為2行2列4個(gè)區(qū)域，并在第一個(gè)區(qū)域內(nèi)作圖，其他同上。1. 使用matplotlib.pyplot.subplot()進(jìn)行設(shè)置子圖[例7-12]用plt的subplot()繪制子圖。

subplot()方法也可以設(shè)置不同大小的繪圖區(qū)域?！窘忉屨f(shuō)明】：對(duì)于第一圖而言，它是在2行1列的區(qū)域內(nèi)作圖，當(dāng)設(shè)置后續(xù)三張圖的位置時(shí)，從編號(hào)4開(kāi)始，暗示圖一占據(jù)3列的寬度。7.3.2子圖1. 使用matplotlib.pyplot.subplot()進(jìn)行設(shè)置子圖[例7-13]使用subplot()設(shè)置不同大小的繪圖區(qū)域。7.3.2子圖

實(shí)際使用中可能會(huì)面臨更復(fù)雜的繪圖分隔區(qū)域，subplot()方法就不能很好地滿(mǎn)足需要，此時(shí)需要借助subplot2grid()方法。語(yǔ)法如下： plt.subplot2grid(GridSpec，CurSpec，colspan=num1，rowspan=num2)2. 使用matplotlib.pyplot.subplot2grid()設(shè)置復(fù)雜的繪圖分隔區(qū)域【解釋說(shuō)明】：創(chuàng)建第1個(gè)小圖，(3，3)表示將整個(gè)圖像窗口分成3行3列，(0，0)表示從第0行第0列開(kāi)始作圖，colspan=3表示列的跨度為3，行的跨度為缺省,默認(rèn)跨度為1；創(chuàng)建第2個(gè)小圖，(3，3)表示將整個(gè)圖像窗口分成3行3列，(1，0)表示從第1行第0列開(kāi)始作圖，colspan=2表示列的跨度為2。后續(xù)子圖同理。注意：可以使用subplots_adjust()調(diào)整子圖間的間距。7.3.2子圖2. 使用matplotlib.pyplot.subplot2grid()設(shè)置復(fù)雜的繪圖分隔區(qū)域[例7-14]設(shè)置復(fù)雜的繪圖分隔區(qū)域。7.3.2子圖3. 使用matplotlib.pyplot.subplots()函數(shù)來(lái)設(shè)置子圖

subplots()函數(shù)，返回一個(gè)包含figure和axes對(duì)象的元組。因此，通常使用fig,ax=plt.subplots()將元組分解為fig和ax兩個(gè)變量。如果創(chuàng)建了多個(gè)子圖，則ax可以是一個(gè)Axes對(duì)象的數(shù)組。

例如，fig,ax=plt.subplots(m,n,figsize=(a,b))設(shè)置了m*n個(gè)大小為a*b的子圖，fig為圖像對(duì)象，ax為大小為m*n的axes數(shù)組。7.3.2子圖3. 使用matplotlib.pyplot.subplots()函數(shù)來(lái)設(shè)置子圖[例7-15]用subplots()函數(shù)設(shè)置子圖。7.3.2子圖4. 使用matplotlib.figure.Figure.add_subplot()來(lái)設(shè)置子圖

add_subplot()的參數(shù)與plt的subplot()類(lèi)似，可以是一個(gè)三位數(shù)字，例如121，也可以是一個(gè)數(shù)組，如[1,2,1]。其中第一個(gè)數(shù)字代表子圖總行數(shù)，第二個(gè)數(shù)字代表子圖總列數(shù)，第三個(gè)數(shù)字表示對(duì)應(yīng)圖像顯示的繪圖區(qū)域數(shù)。7.3.2子圖[例7-16]使用figure的add_subplot()設(shè)置子圖并標(biāo)號(hào)。4. 使用matplotlib.figure.Figure.add_subplot()來(lái)設(shè)置子圖7.3.2子圖[例7-17]使用figure的add_subplot()設(shè)置子圖。4. 使用matplotlib.figure.Figure.add_subplot()來(lái)設(shè)置子圖Pyplot中的常用圖形047.4Pyplot中的常用圖形

Matplotlib中提供了許多繪制圖形的函數(shù)，包括簡(jiǎn)單的基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)圖形，如直方圖、氣泡圖、箱線(xiàn)圖等，也有一些高維度的立體圖形，如3D圖等。下表給出Pyplot常用的基礎(chǔ)圖像繪制函數(shù)。函數(shù)說(shuō)明Plt.plot(x,y,fmt,…)繪制作表態(tài)Plt.boxplot(data,notch,position)繪制箱型圖Plt.bar(left,height,width,bottom)繪制條形圖Plt.barh(width,bottom,left,height)繪制一個(gè)橫向條形圖Plt.polar(theta,r)繪制極坐標(biāo)圖Plt.pie(data,explode)繪制餅圖Plt.psd(x,NFFT=256,pad_to,Fs)繪制功率譜密度圖Plt.specgarm(x,NFFT=256,pad_to,Fs)繪制譜圖Plt.cohere(x,y,NFFT=256,Fs)繪制X-Y的相關(guān)性圖Plt.scatter(x,y)繪制散點(diǎn)圖，其中x和y長(zhǎng)度相同Plt.step(x,y,where)繪制步階圖Plt.hist(x,bins,normed)繪制直方圖Plt.contour(X,Y,Z,N)繪制等制圖Plt.vlines()繪制垂直圖Plt.stem(x,y,linefmt,markerfmt)繪制柴火圖Plt.plot_date()繪制數(shù)據(jù)日期7.4.1散點(diǎn)圖

散點(diǎn)圖的繪制依賴(lài)plt.scatter()函數(shù)，該函數(shù)包含很多參數(shù)，具體如下：S：點(diǎn)的大小C：點(diǎn)的顏色，取值可以為[‘b’,‘c’,‘g’,‘k’,‘m’,‘r’,‘w’,‘y’]Alpha：點(diǎn)的透明度，取值為0-1Marker：點(diǎn)的形狀，默認(rèn)狀態(tài)下為“o”，常見(jiàn)的還有[‘v’,‘>’,‘<’,‘*’,‘s’,‘p’,‘h’,‘x’,‘+’]。[例7-18]不設(shè)置參數(shù)繪制散點(diǎn)圖。1、不設(shè)置任何參數(shù)時(shí)調(diào)用7.4.1散點(diǎn)圖[例7-19]設(shè)置部分參數(shù)繪制散點(diǎn)圖。2、設(shè)置部分的參數(shù)，優(yōu)化圖表7.4.1散點(diǎn)圖7.4.2柱狀圖

柱狀圖主要用于查看各分組數(shù)據(jù)的數(shù)量分布，以及各個(gè)分組數(shù)據(jù)之間的數(shù)量比較。

柱狀圖的繪制使用：

plt.bar(x,height,width,bottom=None,*,align='center',data=None,**kwargs)7.4.2柱狀圖[例7-20]繪制簡(jiǎn)單柱狀圖。如果把例子中的plt.bar()改為plt.barh()，其他參數(shù)不變，即可以繪制如右圖的水平柱狀圖。7.4.2柱狀圖[例7-21]柱狀圖頂部添加數(shù)據(jù)說(shuō)明。本例中在柱狀圖頂部添加上具體的數(shù)據(jù)說(shuō)明。7.4.3直方圖

直方圖的繪制依賴(lài)plt.hist(x,bins=bins,color=”b”,histtype=’bar’,label=’label’,rwidth=rwidth)函數(shù)，具體各參數(shù)說(shuō)明如下： x：連續(xù)型數(shù)據(jù)的輸入值bins：用于確定柱體的個(gè)數(shù)或是柱體邊緣范圍color：柱體的顏色histtype：柱體類(lèi)型label：圖例內(nèi)容rwidth：柱體寬度[例7-22]繪制簡(jiǎn)單直方圖。7.4.3直方圖[例7-23]繪制堆積直方圖。當(dāng)參數(shù)stacked設(shè)置為False時(shí)，也是默認(rèn)狀態(tài)，則繪制并排放置的直方圖。7.4.4餅圖

餅圖的繪制依賴(lài)plt.pie(size，explode，labels，autopct，startangle，shadow，color)函數(shù)，具體各參數(shù)說(shuō)明如下：size：各部分的百分比；explode：餅片邊緣偏離半徑的百分比，凸出率；labels：每部分餅片的文本標(biāo)簽；autopct：每部分餅片對(duì)應(yīng)數(shù)值的百分比樣式；startangle：第一個(gè)餅片逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)的角度；shadow：是否繪制餅片的陰影；color：柱體的顏色。[例7-24]只給定數(shù)據(jù)，繪制餅圖。[例7-25]設(shè)置參數(shù)，繪制餅圖。7.4.4餅圖[例7-26]設(shè)置餅圖的參數(shù)explode，強(qiáng)調(diào)某幾部分餅片的可視性。7.4.4餅圖7.4.53D圖

Matplotlib還支持3維立體圖形的繪制。利用的函數(shù)分別是ax.plot_surface()和ax.scatter()函數(shù)，前者常用來(lái)繪制三維面，而后者常用來(lái)繪制三維立體的點(diǎn)?！臼紫葘⒗L制3D圖形的模塊導(dǎo)入】[例7-28]定義數(shù)據(jù)，繪制3D圖。[例7-27]繪制3D圖。本章實(shí)踐例題本章實(shí)踐例題[例7-29]matplotlib中常用參數(shù)設(shè)置實(shí)例。本例介紹了使用matplotlib.pyplot中的函數(shù)設(shè)置中文字體和字號(hào)、圖形的x和y軸范圍及文本標(biāo)簽等的方法。本章實(shí)踐例題[例7-30]使用matplotlib.axes.Axes.set()函數(shù)設(shè)置圖形屬性?？梢允褂胢atplotlib.axes.Axes.set()函數(shù)一次性設(shè)置圖形屬性，如下例所示。本章實(shí)踐例題[例7-31]某地區(qū)2000-2017年的旅游數(shù)據(jù)分析與可視化。隨著人們生活水平的提升和時(shí)代的發(fā)展，旅游受到越來(lái)越多的人的喜愛(ài)，將我國(guó)旅游業(yè)的發(fā)展推入新的時(shí)代。下面結(jié)合某地區(qū)2000-2017年的旅游人數(shù)與費(fèi)用分析國(guó)內(nèi)旅游業(yè)的發(fā)展。案例需求：以城鄉(xiāng)居民的旅游人數(shù)變化，結(jié)合所學(xué)的作圖工具，得出以下結(jié)論：旅游業(yè)的發(fā)展變化趨勢(shì)。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：該數(shù)據(jù)庫(kù)中收集了2000-2017年某地區(qū)有關(guān)旅游業(yè)的相關(guān)信息，并將其整理到名為T(mén)our的xlsx的文件中。具體數(shù)據(jù)見(jiàn)下表。本章實(shí)踐例題本章實(shí)踐例題[例7-31]某地區(qū)2000-2017年的旅游數(shù)據(jù)分析與可視化。案例實(shí)現(xiàn)：從生成的折線(xiàn)圖可知，國(guó)內(nèi)某地區(qū)旅游總?cè)舜坞S年份呈現(xiàn)出明顯上升的趨勢(shì)，可見(jiàn)旅游業(yè)的發(fā)展也一直處于高速發(fā)展的進(jìn)程中，圖中顯示城鎮(zhèn)居民國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)的變化趨勢(shì)與總體趨勢(shì)大致相同，而農(nóng)村居民國(guó)內(nèi)旅游人次的增長(zhǎng)較為緩慢。由此也可見(jiàn)國(guó)內(nèi)旅游業(yè)的發(fā)展主要依賴(lài)于城鎮(zhèn)居民的旅游人次。此特點(diǎn)也可由其他的特征得出，讀者自行練習(xí)。本章實(shí)踐例題[例7-32]某高校3個(gè)專(zhuān)業(yè)高考入學(xué)分?jǐn)?shù)的可視化分析。案例需求：分別以折線(xiàn)圖和柱狀圖等形式，分析某高校計(jì)科、材料、物流專(zhuān)業(yè)學(xué)生的高考入學(xué)分?jǐn)?shù)情況。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：該數(shù)據(jù)集名為“gaokaofenshu.xlsx”，記錄了某高校計(jì)科、材料、物流三個(gè)專(zhuān)業(yè)的高考分?jǐn)?shù)。本章實(shí)踐例題[例7-32]某高校3個(gè)專(zhuān)業(yè)高考入學(xué)分?jǐn)?shù)的可視化分析。本章實(shí)踐例題[例7-33]Netflix電視節(jié)目和電影數(shù)據(jù)的可視化分析。案例需求：對(duì)于Netflix列出的電視節(jié)目和電影數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析，該數(shù)據(jù)集包括截至2019年Netflix