Python画图常用命令大全(详解)

简介

Python是一门流行的编程语言，有着丰富的数据处理和可视化工具。在数据科学和机器学习中，数据可视化是一个非常重要的概念。本教程提供了Python中常用的绘图命令，用于数据可视化。

Matplotlib图库

Matplotlib是Python中最流行的图表库之一，它是一个基于Python语言的绘图工具，提供了包括线图、散点图、条形图、饼图等功能。下面介绍一些Matplotlib库中的常用命令。

简单线图绘制

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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

# 绘制线图
plt.plot(x, y)
plt.show()

散点图绘制

import random
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x = [random.randint(0,10) for i in range(50)]
y = [random.randint(0,10) for i in range(50)]

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
plt.show()

条形图绘制

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
values = [10, 20, 30, 40, 50]

# 绘制条形图
plt.bar(labels, values)
plt.show()

饼图绘制

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
values = [10, 20, 30, 40, 50]

# 绘制饼图
plt.pie(values, labels=labels)
plt.show()

Seaborn图库

Seaborn是一个基于Python语言的数据可视化工具包，它建立在Matplotlib之上，并且很容易集成与特定的数据集和任务。Seaborn提供了包括线图、热力图、直方图等图像，并包括颜色映射方案、统计拟合等高级功能。

直方图绘制

import seaborn as sns

# 生成数据
tips = sns.load_dataset("tips")

# 绘制直方图
sns.histplot(tips, x="total_bill")

热力图绘制

import seaborn as sns

# 生成数据
flights = sns.load_dataset("flights").pivot("month", "year", "passengers")

# 绘制热力图
sns.heatmap(flights, annot=True, fmt="d", cmap="YlGnBu")

总结

本文简单介绍了Python中常用的绘图库Matplotlib和Seaborn，并提供了简单的示例。通过这些示例，我们可以看到Python可以方便地绘制各种样式的图表，对于数据分析和可视化非常有帮助。