Python数据分析常见库介绍之Matplotlib

不管是数据挖掘还是数学建模，都要面对一个问题，那就是数据可视化。在

Pandas

的文章中也提及了可视化，虽然Python提供了很多库能够进行数据可视化，但用的最多，最强大的库一定是Matplotlib。Matplotlib主要用于二维绘图，当然，它也可以简单的绘制三维图。Matplotlib的上级依赖库相对较多，如果在导入Matplotlib时，你会收到类似“无命名模块”和模块名称的错误，这意味着你还需要安装该模块。

简介

在绘图时，我们需要给出作图所需的自变量和因变量，图像大小，图例，标题等等内容，下面是一个小小的例子，它基本包含了matplotlib作图的关键要素。

结果：

从上例，我们大致了解了作图需要的关键因素。那些下面将接介绍不同类型的图形绘制方法。

线图和点图

结果显示：

条形图和饼图

散点图和线图表只是最基本的用法，有的时候我们获取了分组数据要做对比，柱状或饼状类型的图或许更合适。为了更直观的显示两个图，这里我们使用了ax命名的对象。Matplotlib中，画图时有两个常用概念，一个是平时画图蹦出的一个窗口，这叫一个figure。figure相当于一个大的画布，在每个figure中，又可以存在多个子图，这种子图叫做axes。

结果：

热力图

结果：

3D图

Matplotlib中也能支持一些基础的3D图表，比如曲面图，散点图和柱状图。这些3D图表需要使用mpl_toolkits模块。

结果：

Matplotlib的绘图功能非常强大，上述的演示只是简单的介绍了其中最常用的几种图形。你可以根据自己的需求选择不同的图形来进行可视化，在Matplotlib的“画廊”里提供了详细的介绍，你可以点击：http://matplotlib.org/gallery.html，熟练使用后，你一定会爱上它的。