Day 50：【99天精通Python】数据可视化 Matplotlib 基础

Day 50：【99天精通Python】数据可视化 Matplotlib 基础 - 绘图入门

前言

欢迎来到第50天！

“一图胜千言”。在数据分析中，无论你的数据处理得多完美，如果不能用直观的图表展示出来，老板和客户是看不懂的。

Matplotlib是 Python 最基础、最强大的绘图库。它是许多高级可视化库（如 Seaborn, Pandas Plot）的底层。虽然它的默认样式稍微有点"理工男审美"（朴素），但只要稍加配置，它也能画出出版级的高质量图表。

本节内容：

Matplotlib 画图逻辑 (Figure, Axes)
绘制折线图 (Line Plot)
绘制散点图 (Scatter Plot)
绘制饼图 (Pie Chart)
设置标题、标签、图例、网格
保存图片

一、画图的逻辑：画布与坐标系

很多初学者容易被plt.plot和ax.plot搞晕。我们先理清概念：

Figure (画布)：整个图片的底板。
Axes (坐标系)：画布上的一块区域，我们在这里画图（包含 x轴、y轴、标题等）。一张画布可以有多个坐标系（子图）。

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 1. 创建画布 (宽8英寸，高6英寸)fig=plt.figure(figsize=(8,6))# 2. 创建坐标系 (111 表示 1行1列的第1个子图)ax=fig.add_subplot(111)# 3. 画图x=[1,2,3,4]y=[10,20,15,30]ax.plot(x,y)# 4. 显示plt.show()

简便写法：如果只有一张图，可以直接用plt.plot()，它会自动创建 Figure 和 Axes。

二、折线图 (Line Plot)

折线图最适合展示趋势（如股票走势、气温变化）。

x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)plt.figure(figsize=(10,5))# plot(x, y, 格式字符串, label=...)# 'r--': 红色(red) 虚线(dashed)plt.plot(x,y,'r--',label='Sin Wave')# 再画一条 cos 曲线plt.plot(x,np.cos(x),'b-',label='Cos Wave')# 设置细节plt.title("Sin & Cos Function")plt.xlabel("Time (s)")plt.ylabel("Value")plt.legend()# 显示图例 (label)plt.grid(True)# 显示网格plt.show()

三、散点图 (Scatter Plot)

散点图用于观察两个变量之间的关系（如身高与体重、房价与面积）。

# 生成 50 个随机点x=np.random.rand(50)y=np.random.rand(50)colors=np.random.rand(50)# 随机颜色sizes=np.random.rand(50)*100# 随机大小plt.scatter(x,y,c=colors,s=sizes,alpha=0.5)# alpha 透明度plt.title("Random Scatter")plt.show()

四、饼图 (Pie Chart)

饼图用于展示占比。

labels=['Python','Java','C++','Go']sizes=[45,30,15,10]explode=(0.1,0,0,0)# 突出显示第一块 (Python)plt.pie(sizes,labels=labels,explode=explode,autopct='%1.1f%%',# 显示百分比shadow=True,startangle=90)plt.axis('equal')# 保证饼图是圆的，不是扁的plt.title("Programming Language Share")plt.show()

五、中文显示问题 (复习)

Matplotlib 默认不支持中文，需要手动设置字体。

# Windowsplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']# Mac# plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False# 解决负号显示问题plt.plot([1,2,3],[10,20,30])plt.title("中文标题测试")plt.show()

六、多子图 (Subplots)

在一张画布上画多张图。

x=np.linspace(0,10,100)# 创建 2行1列 的布局fig,axes=plt.subplots(2,1,figsize=(8,8))# 第1张图 (axes[0])axes[0].plot(x,np.sin(x),'r')axes[0].set_title("Sin")# 第2张图 (axes[1])axes[1].plot(x,np.cos(x),'b')axes[1].set_title("Cos")plt.tight_layout()# 自动调整间距，防止重叠plt.show()

七、保存图片

plt.plot(x,y)# dpi: 分辨率 (dots per inch)，越高越清晰plt.savefig("my_plot.png",dpi=300)

八、实战练习：股票走势图

模拟一支股票 10 天的收盘价，绘制折线图，并标出最高点。

days=range(1,11)prices=[10,12,11,14,13,16,18,15,19,22]plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(days,prices,marker='o',linestyle='-',color='g')# 标注最高点max_price=max(prices)max_day=days[prices.index(max_price)]# annotate(文本, xy=目标点, xytext=文字位置, arrowprops=箭头样式)plt.annotate(f'Peak:{max_price}',xy=(max_day,max_price),xytext=(max_day-2,max_price+2),arrowprops=dict(facecolor='red',shrink=0.05))plt.title("Stock Price Trend")plt.xlabel("Day")plt.ylabel("Price ($)")plt.grid(True)plt.show()