Python绘图库大比拼：Matplotlib、Seaborn、Plotly，选出最适合你的

# 1. Python绘图库简介**

Python绘图库为数据科学家和分析师提供了强大的工具，用于创建信息丰富且引人注目的可视化。这些库提供了广泛的功能，从绘制基本图表到创建交互式和3D可视化。

在本章中，我们将探索Python绘图库的生态系统，包括Matplotlib、Seaborn和Plotly。我们将讨论每个库的特点、优势和局限性，为读者提供选择最适合其项目需求的库的见解。

# 2.1 Matplotlib的基本语法和功能

### 2.1.1 创建和配置图表

Matplotlib提供了`pyplot`模块，它包含了一组函数，用于创建和配置图表。要创建图表，首先需要使用`figure()`函数创建一个画布，然后使用`subplot()`函数在画布上添加子图。

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建画布
fig = plt.figure()

# 添加子图
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)  # 行数、列数、子图索引

### 2.1.2 绘制各种类型的图表

Matplotlib支持绘制各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图和饼图。要绘制图表，可以使用`plot()`、`scatter()`、`bar()`和`pie()`等函数。

# 绘制折线图
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 绘制散点图
ax.scatter([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 绘制柱状图
ax.bar([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 绘制饼图
ax.pie([1, 2, 3])

### 2.1.3 配置图表外观

Matplotlib提供了丰富的配置选项，用于自定义图表的外观。可以使用`set_xlabel()`、`set_ylabel()`、`set_title()`等函数设置图表标签和标题。还可以使用`set_xlim()`、`set_ylim()`等函数设置坐标轴范围。

# 设置图表标题
ax.set_title("My Chart")

# 设置 x 轴标签
ax.set_xlabel("X-axis")

# 设置 y 轴标签
ax.set_ylabel("Y-axis")

# 设置 x 轴范围
ax.set_xlim(0, 10)

# 设置 y 轴范围
ax.set_ylim(0, 100)

### 2.1.4 保存图表

创建图表后，可以使用`savefig()`函数将图表保存为文件。

# 保存图表为 PNG 文件
plt.savefig("my_chart.png")

# 3. Seaborn绘图库

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