Matplotlib数据可视化基础

Matplotlib是Python中广泛使用的绘图库，它可以用来生成各种类型的图表，包括线图、直方图、散点图、饼图、等高线图等。下面是一些基本的Matplotlib绘图操作：

1. 导入Matplotlib库

import matplotlib.pyplot as plt

2. 绘制简单的线图

x = [1, 2, 3, 4, 5] # x轴数据
y = [2, 4, 6, 8, 10] # y轴数据
plt.plot(x, y) # 绘制线图
plt.show() # 显示图形

3. 设置图形属性

plt.plot(x, y, color='r', linewidth=2, linestyle='--', marker='o', markersize=8)
plt.xlabel('x轴') # 设置x轴标签
plt.ylabel('y轴') # 设置y轴标签
plt.title('线图示例') # 设置图形标题
plt.legend(['线条1']) # 设置图例
plt.grid(True) # 显示网格线
plt.show()

4. 绘制多个子图

plt.subplot(2, 2, 1) # 创建第一个子图
plt.plot(x, y)
plt.title('子图1')

plt.subplot(2, 2, 2) # 创建第二个子图
plt.plot(y, x)
plt.title('子图2')

plt.subplot(2, 2, 3) # 创建第三个子图
plt.bar(x, y)
plt.title('子图3')

plt.subplot(2, 2, 4) # 创建第四个子图
plt.scatter(x, y)
plt.title('子图4')

plt.show()

5. 加载数据绘制图形

import pandas as pd

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制散点图
plt.scatter(data['x'], data['y'], s=data['size'], c=data['color'])
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
plt.title('散点图')
plt.show()

# 绘制直方图
plt.hist(data['x'], bins=10, alpha=0.5)
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('频数')
plt.title('直方图')
plt.show()

以上是Matplotlib的一些基础操作，可以帮助你快速入门Matplotlib。更多高级的绘图技巧和操作可以在官方文档中查阅。