Python怎么画图形：从入门到精通

简介：

Python 作为一种高级编程语言，在数据分析与可视化方面被广泛应用。在数据分析过程中，图形可视化是十分重要的一部分，因此也需要掌握可视化的技巧和方法。

基础知识

在 Python 中，我们通常使用 matplotlib 和 seaborn 这两个库进行绘图：

• matplotlib 是最常用的绘图库，它可以绘制出各种图形，包括折线图、散点图、柱状图等等；
• seaborn 则是建立在matplotlib基础上的高层绘图库，它可以让我们更方便地绘制各种复杂图形。

matplotlib 常见图形

接下来，我们来介绍一些matplotlib中常用的几个图形。这些图形的绘制过程是基本相同的，只是参数略有不同。

折线图

import matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y = [4, 5, 3, 6, 2, 8, 1, 7, 9, 2]plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
plt.title('折线图')
plt.show()

散点图

import matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y = [4, 5, 3, 6, 2, 8, 1, 7, 9, 2]plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
plt.title('散点图')
plt.show()

柱状图

import matplotlib.pyplot as pltx = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = [85, 90, 75, 86, 92]plt.bar(x, y)
plt.xlabel('科目')
plt.ylabel('分数')
plt.title('柱状图')
plt.show()

seaborn 高级图形

热力图

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as pltflights = sns.load_dataset('flights').pivot('month', 'year', 'passengers')
sns.heatmap(flights)
plt.title('热力图')
plt.show()

箱线图

import seaborn as snstips = sns.load_dataset('tips')
sns.boxplot(x=tips['day'], y=tips['total_bill'])
plt.title('箱线图')
plt.show()

散点矩阵图

import seaborn as snsiris = sns.load_dataset('iris')
sns.pairplot(data=iris, hue='species', markers=['o', 's', 'D'])
plt.title('散点矩阵图')
plt.show()

结论

无论是matplotlib还是seaborn，都非常适合于数据可视化。掌握了这些基础的绘图知识之后，我们还可以更深入地学习更复杂的图形绘制，例如3D图形、地图可视化等等。掌握这些技能可以为我们在数据领域上的研究提供很大的帮助。

最后的最后

本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。

对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。

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