【Python教程】Matplotlib深度学习笔记

"【莫烦Python】Matplotlib学习笔记（一）主要涵盖了Matplotlib库的基础用法和一些关键功能，包括在不同figure中显示图形、坐标轴设置、legend图例、Annotation标注、tick能见度以及Scatter散点图的绘制。教程通过实例代码详细解释了如何使用Matplotlib进行数据可视化。" Matplotlib是Python中最常用的数据可视化库之一，它提供了丰富的图表类型和高度定制化的选项。在本学习笔记中，我们将逐步了解这些关键概念： 1. **基本用法**： 这里展示了如何创建一条简单的直线图。首先导入`matplotlib.pyplot`模块并重命名为`plt`，再导入`numpy`模块。使用`numpy.linspace`创建一个等差数列，然后定义y值。最后，调用`plt.plot()`绘制曲线，并用`plt.show()`显示图形。 2. **在不同figure中显示**： Matplotlib允许你在不同的figure中展示图形。`plt.figure()`函数可以创建一个新的figure，你可以通过传递参数来指定figure的编号和大小。在不同figure中绘制不同数据，有助于组织和对比多个图形。 3. **坐标轴设置**： 使用`plt.xlim()`和`plt.ylim()`可以设置x轴和y轴的显示范围。`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`用于添加轴标签，为轴赋予描述性文本。`plt.xticks()`和`plt.yticks()`可以自定义轴上的刻度点和对应的标签。 4. **legend图例**： 当有多个数据系列时，`plt.legend()`用于添加图例，帮助区分不同线条或标记。图例中的每个项对应于图中的一个元素，可以通过在`plot()`函数中指定`label`参数来关联它们。 5. **Annotation标注**： `plt.annotate()`函数可以用来在图上添加注解，如文字、箭头等，以提供额外的信息或强调特定点。 6. **tick能见度**： 可以调整坐标轴刻度（ticks）的可见性，例如隐藏不必要的刻度，或者自定义刻度的频率和位置。 7. **Scatter散点图**： 散点图用于表示两个变量之间的关系，使用`plt.scatter()`函数。它可以接受两个数组作为输入，分别代表x和y坐标，生成点的集合。散点图在处理大量数据点时特别有用，因为可以直观地看出数据分布模式。 以上只是Matplotlib基本功能的冰山一角，实际上，它还包括颜色映射、3D绘图、子图布局等多种高级特性。通过不断实践和探索，你可以利用Matplotlib制作出专业且美观的数据可视化作品。记得查阅更多资料，如【莫烦Python】Matplotlib学习笔记（二），进一步深入学习。