Python DataScience：数据可视化与坐标图详解

在Python DataScience数据分析笔记day02中，主要探讨了数据可视化的各种图表类型以及如何进行精确的坐标调整、图例添加、标注设置、子图管理以及刻度定制。这部分内容深入到Matplotlib库的具体使用，它是Python中最常用的数据可视化工具之一。 首先，学习者被引导如何创建基本的坐标轴，并设置其范围，如使用`mp.xlim`和`mp.ylim`函数来设定x轴和y轴的上下限，确保图表包含所有关键数据点。例如，通过代码： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as mp x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 1000) cos_y = np.cos(x) / 2 sin_y = np.sin(x) mp.xlim(x.min() * 1.2, x.max() * 1.2) mp.ylim(sin_y.min() * 1.2, sin_y.max() * 1.2) mp.plot(x, cos_y, linestyle='--', linewidth=1, color='green') mp.plot(x, sin_y, linestyle=':', linewidth=4, color='blue') mp.show() ``` 这里，使用了两种不同的线条样式(`--`和`:`)来区分余弦和正弦曲线，以及设置了适当的线宽和颜色。 接下来，介绍如何设置x轴和y轴的刻度标记，通过`mp.xticks`和`mp.yticks`函数，指定特定的标签值。例如： ```python mp.xticks([-np.pi, -np.pi / 2, 0, np.pi / 2, np.pi * 3 / 4, np.pi], [r'$-\pi$', r'$-\frac{\pi}{2}$', r'$0$', r'$\frac{\pi}{2}$', r'$\frac{3\pi}{4}$', r'$\pi$']) mp.yticks([-1, -0.5, 0.5, 1]) ``` 这里，利用LaTeX语法来美化刻度标签，如表示特殊角度的符号。 笔记还涉及到了其他类型的图表，如散点图、条形图和饼状图，这些是数据可视化中的常见工具。散点图展示了两个变量之间的关系，而条形图则用于比较类别间的数值，饼状图则用于显示各部分占整体的比例。等高线图则用于显示数值场的起伏情况，帮助观察表面特征。 day02的学习重点在于掌握Matplotlib库的基础操作，包括创建不同类型的图表、调整坐标轴属性、自定义刻度标签和图例，这些都是数据分析工作中不可或缺的技能。通过实践这些技术，读者可以更有效地呈现数据，提升数据解读的易读性和有效性。