Python NumPy 数据可视化

1、安装 Matplotlib

Matplotlib 是一个功能强大且受欢迎的 Python 库，用于生成 2D 图表和图形。它因其灵活性、广泛的功能和用户友好的界面而广泛用于各种科学、工程和数据分析应用。

可以通过 pip 安装，命令如下，

pip install matplotlib

或

python3 -m pip install matplotlib

2、绘制简单的折线图

Matplotlib 的 plot() 函数用于创建和绘制各种类型图表的核心函数之一。它支持多种数据类型和绘图样式，并提供丰富的定制选项。

参数说明：

代码如下，

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 5, 7, 8]

plt.plot(x, y, color='red', linestyle='--', marker='o', markersize=10, label='数据1')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图表
plt.show()

2、绘制散点图

Matplotlib 的 scatter() 函数用于绘制散点图，可以将数据点以不同形状和颜色进行可视化，有助于分析数据分布和探索变量之间的关系。

参数说明：

代码如下，

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 5, 7, 8]

plt.scatter(x, y, c='blue', s=50, marker='o', alpha=0.8, edgecolors='black', linewidths=1)

# 添加标题和标签
plt.title('散点图')
plt.xlabel('X 轴')
plt.ylabel('Y 轴')

# 显示图表
plt.show()

3、绘制直方图

Matplotlib 的 hist()函数用于绘制直方图，可以显示数据的分布情况，并可以直观地了解数据中存在的值、频次以及分布形状。

参数说明：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
data = np.random.normal(loc=5, scale=2, size=1000)

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=20, edgecolor='black')

# 添加标题和标签
plt.title('直方图')
plt.xlabel('数据值')
plt.ylabel('频次')

# 显示图表
plt.show()

4、多图并列显示

Matplotlib 的 subplots() 函数用于创建具有多个子图的图形，它可以在同一页面中显示多个相关的数据可视化效果。

返回值：

代码如下，

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 400)
y = np.sin(x ** 2)

# 创建一个 2x2 的图表布局
fig, axs = plt.subplots(2, 2)

axs[0, 0].plot(x, y)
axs[0, 0].set_title('Simple Plot')

axs[0, 1].scatter(x, y)
axs[0, 1].set_title('Scatter Plot')

axs[1, 0].bar(x, y)
axs[1, 0].set_title('Bar Chart')

axs[1, 1].hist(y, bins=20)
axs[1, 1].set_title('Histogram')

plt.show()

或者

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 创建具有两个子图的图形
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, sharex=True)

# 绘制数据到子图
axes[0].plot(x, y1)
axes[0].set_title('Sin(x)')
axes[1].plot(x, y2)
axes[1].set_title('Cos(x)')

# 显示图形
plt.show()