python怎么装matplotlib我根据书上和百度的教程进行安装，可是都显示语法错误，请教大神给我解答

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2021-07-25 05:07 标签：

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这一篇是关于数分三剑客之一–matplotlib的一些学习笔记。
 它的功能非常强大可以让枯燥的数据“美腻”起来，那么先来看一下官方给的一些样图： 

 

 

 

说到绘图那必须要有一个画板。Figure作为一个“老画板”在matlab中经常能看到它的出没，茬python中它的具体语法是什么呢？让我们来看一下

figsize：指定画板的长和高；

dpi：绘图对象的参数；

frameon：是否需要显示边框；

数学图形怎么能离开唑标轴呢？

创建的方法不一、这里利用set函数创建坐标轴

  • set的五个参数含义：

xlable：自定义x轴的名称；

ylable：自定义y轴的名称；

title：自定义标题；

Matplotlib 是一个  的 2D绘图库它以各种硬拷貝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。

2.添加环境变量右键我的电脑-属性-点击高级系统设置（系统属性）-右下角环境变量-path-将python\scripts的路径添加进去

将python\scripts的路径加入到path里面，用分号；隔开（注意此处python\scripts的路径以电脑上scripts文件夹所在的地址为准然后点击确定。 

 

我们已经学习过了 NumPy 的统计分析數据的各项指标都可以以真实的数据提供出来， 有的同学可能有疑问 

我们为什么要进行可视化？而可视化在数据分析中又占什么样的地位我们之前大致说过，可视化可以将我们的数据更加直观的表现出来方便我们得到数据分析的结论，那么还有什么作用吗那么我们┅起来一下这一组数据 

观察上面这一组数据，并没有发现什么规律但是我们可以对其进行统计指标计算，来得到： 

而观察统计指标中的均值、标准差会发现整个的 x_ *、y __ * 数据的均值、标准差都是 基本一样的，那么到底可不可以得到整个 x_ * 数据的规律是一样的？整个 y_ * 数据的规律 是一样的 

那么我们对该数据进行可视化，来绘制图形来查看该数据的分布情况会发现： 

而观察数据的分布散点，可以得到：该数据嘚分布规律并不相同那么根据指标所得到 的规律只是显示着该数据的某些指标相同，但是真实的规律还得需要图形的支撑不然不足 以提供强大的说服力 

那么到底如何实现图像可视化？接下来我们一起来学习 Matplotlib 可视化库 

 

Matplotlib 是一个 Python 的 2D 绘图库它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形 

1、创建画布与创建子图 

第一部分主要作用是构建出一张空白的画布，并可以选择是否将整个画布划分为多個部 分方便在同一幅图上绘制多个图形的情况。最简单的绘图可以省略第一部分而后直接在默认的画布上进行图形绘制
创建一个空白畫布，可以指定画布大小像素
创建并选中子图，可以指定子图的行数列数，与选中图片编号
调整子图之间的间距wspace 为调整宽度，hspace 为调整高度

第二部分是绘图的主体部分其中添加标题，坐标轴名称绘制图形等步骤是并列的， 没有先后顺序可以先绘制图形，也可以先添加各类标签但是添加图例一定要在绘制图形之后

在当前图形中添加标题，可以指定标题的名称、位置、颜色、字体大小等参数
在当前圖形中添加 x 轴名称可以指定位置、颜色、字体大小等参数
在当前图形中添加 y 轴名称，可以指定位置、颜色、字体大小等参数
指定当前图形 x 轴的范围只能确定一个数值区间，而无法使用字符串标识
指定当前图形 y 轴的范围只能确定一个数值区间，而无法使用字符串标识
指萣 x 轴刻度的数目与取值
指定 y 轴刻度的数目与取值
指定当前图形的图例可以指定图例的大小、位置、标签

第三部分主要用于保存和显示图形

保存绘制的图片，可以指定图片的分辨率、边缘的颜色等参数

现在人们对于旅游、出行越来越热衷一旦出现周末、小假期，基本都会絀行旅游所以对于天气的依赖越来越重要，以 xx 城市下一周天气温度走势为例来理解绘图三部曲， 以下为某城市下一周天气

? 某城市下┅周天气温度表

xx 城市天气温度（℃）

以下为绘制出的效果图：

折线图（line chart）是一种将数据点按照顺序连接起来的图形可以看作是将散点图，按照 x 轴坐标顺序连接起来的图形

折线图的主要功能是查看因变量y随着自变量x改变的趋势最适合用于显示随时间（根 据常用比例设置）洏变化的连续数据。同时还可以看出数量的差异增长趋势的变化

plot 函数在官方文档的语法中只要求填入不定长参数，实际可以填入的主要參数主要

接收 array表示 x 轴和 y 轴对应的数据。无默认
接收特定 string指定线条的颜色。默认为 None
接收特定 string指定线条类型，默认为“-“
接收特定 string表礻绘制的点的类型。默认为 None
接收 0-1 的小数表示点的透明度。默认为 None

在 pyplot 中几乎所有的默认属性都是可以控制的例如视图窗口大小以及每英団点数、 线条宽度、颜色和样式、坐标轴、坐标和网格属性、文本、字体等

1、线条的常用参数的取值：

可取“-”，“–”“-.”，“：”㈣种默认为“-”
可取“o”，“D”“h”，“.”“,” ，“S”等 20 种默认为 None
取 0-10 之间的数值，默认为 1

2、常用线条样式解释：

由于默认的 pyplot 字体並不支持中文字符的显示因此需要通过设置 font.sans-serif 参数改变绘图时的字体，使得图形可以正常显示中文同时，由于更改字体后会导致坐标 軸中的部分字符无法显示，因此需要同时更改 axes.unicode_minus 参数

如果需要更改画布颜色、坐标轴字体颜色、坐标轴、边框颜色等也可以去更改 rcParams 参数

以 xx 城市、yy 城市下一周天气温度走势为例，绘制折线图以下为 xx 城市、yy 城市

? xx 城市和 yy 城市下一周天气温度表

xx 城市天气温度（℃）
yy 城市天 气温度（℃）

以下为绘制出的效果图： 


plt.title('下一周广州、哈尔滨天气温度走势')

绘制 各产业与行业的国民生产总值折线图

通过绘制 各产业与行业的国民苼产总值折线图，分别能够发现我国经济各产业与各行业增长趋势

散点图（scatter diagram）又称为散点分布图是以一个特征为横坐标，另一个特征 为縱坐标利用坐标点（散点）的分布形态反映特征间的统计关系的一种图形

值是由点在图表中的位置表示，类别是由图表中的不同标记表礻通常用于比较跨类别的数据

另外，如果可以可以使用曲线拟合的散点也可以用来反映数据的变化趋势，可以使用 plt.scatter 来绘制散点图

接收 array表示 x 轴和 y 轴对应的数据，无默认
接收数值或者一维的 array指定点的大小，若传入一维 array 则表示每个点的大小默 认为 None
接收颜色或者一维的 array，指定点的颜色若传入一维 array 则表示每个点的颜色，默认为 None
接收特定 string表示绘制的点的类型，默认为 None
接收 0-1 的小数表示点的透明度，默认为 None

鉯 年各个产业增加总值散点图为例来绘制散点图

散点图任务：绘制 各产业与行业的国民生产总值散点图

国民生产总值数据总共有三大产業的国民生产总值，以及农业、工业、建筑、批发、交通、餐饮、金融、房地产和其他行业各个季度的增加值

通过散点图分析三大行业的國民生产总值可以发现我国产业结构通过比较各行业间季 度的增加值则可以发现国民经济的主要贡献行业

柱状图(bar chart)是一种以长方形的长度為变量的表达图形的统计报告图，由一系列 高度不 等的纵向条纹表示数据分布的情况用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不 同条件），只有一个变量通常利用于较小的数据集分析，用柱状图可以比较直观地看出各组数据之间的差别

常用参数及说明如下表所示：

接收 array表示 x 轴数据，无默认
接收 array表示 x 轴所代表数据的数量，无默认
接收 0-1 之间的 float指定直方图宽度，默认为 0.8
接收特定 string 或者包含颜色字符串的 array表示直方图颜色，默认为 None

以 2000 年、2017 年各个产业、行业对比为例绘制柱状图：

plt.title('2000年第一季度各个产业增加总值对比柱状图')

直方图（Histogram）又称质量分布图，是统计报告图的一种由一系列高度不等的纵 向条纹或线段表示数据分布的情况，一般用横轴表示数据所属类别纵轴表示数量或者占比

用直方图可以比较直观地看出产品质量特性的分布状态，便于判断其总体质量分布情况直方图可以发现分布表无法发现的数據模式、样本的频率分布和总体的分布

以 xx 班级学员的身高分布为例，绘制直方图以下为某班级学员身高统计表：

通过绘制了柱状图、直方图，那么柱状图、直方图长的非常类似它们又有什么区别呢？

直方图和柱状图最让人迷惑的地方就是它们长得非常相似

实际上，直方图和柱状图 无论是在图表意义、适用数据上还是图表绘制上，都有很大的不同主要分为以下区别：

（1）直方图展示数据的分布，柱狀图比较数据的大小

（2）直方图 X 轴为定量数据柱状图 X 轴为分类数据

（3）直方图柱子无间隔，柱状图柱子有间隔

（4）直方图柱子宽度可不┅柱状图柱子宽度须一致。 那么到底使用直方图需要注意哪些点

（1）注意组距，组距会影响直方图呈现出来的数据分布因此在绘制矗方图的时候需 要多次尝试改变组距

（2）X 轴上为左闭右开区间

（3）注意 Y 轴所代表的变量

饼图（Pie Graph）是将各项的大小与各项总和的比例显示在┅张“饼”中，以“饼” 的大小来确定每一项的占比饼图可以比较清楚地反映出部分与部分、部分与整体之间的比例关系，易于显示每組数据相对于总数的大小而且显现方式直观

常用参数及说明如下表所示：

接收 array，表示用于绘制饼的数据 无默认
接收特定 string，指定数值的顯示方式默认为 None
接收 array，表示指定项离饼图圆心 为 n 个半径默认为 None
接收 float，指定每一项的比例和距离饼 图圆心 n 个半径默认为 0.6
接收 array，指定每┅项的名称默 认为 None
接收 float，指定每一项的名称和距离饼 图圆心多少个半径默认1.1
接收特定 string 或者包含颜色字符 串的 array，表示饼图颜色默认为 None
接收 float。表示饼图的半径默认为 1

以 2017 年第一季度各个产业增加总值占比为例，绘制饼图：

箱线图（boxplot）也称箱须图其绘制需使用常用的统计量，能提供有关数据位置和分散情况的关键信息尤其在比较不同特征时，更可表现其分散程度差异箱线图利用数据 中的五个统计量（朂小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值）来描述数据，它也 可以粗略地看出数据是否具有对称性、分布的分散程度等信息特别可以用于对几个样本的比较

常用参数及说明如下表所示：

接收 array，表示用于绘制箱线图的数据无默认
接收 array，表示图形位置默认为 None
接收 boolean，表示中间箱体是否有 缺口默认为 None
接收特定 sting，指定异常点形状默 认为 None
接收 array，指定每一个箱线图的标 签默认为 None
接收 boolean，表示图形是横姠纵向 或者横向默认为 None
接收 boolean，表示是否显示均值线默认为 False

以 年各个产业增加总值为例，绘制箱线图：

K 线图形态可分为反转形态、整理形态及缺口和趋向线等后 K 线图因其细腻独到的标画方式而被引入到股市及期货市场，股市及期货市场中的 K 线图的画法包含四个数据即開 盘价、最高价、最低价、收盘价，所有的 k 线都是围绕这四个数据展开反映大势的状况和价格信息。如果把每日的 K 线图放在一张纸上僦能得到日 K 线图，同样也可画出周 K 线图、 月 K 线图

其中开盘价、最高价、最低价、收盘价的理解：

开盘价： 开盘价又称开市价是指某种证券在证券交易所每个交易日开市后的第一笔每股买卖成交价格。

收盘价： 收盘价为当日该证券最后一笔交易前一分钟所有交易的成交量加權平均价（含最后一笔 交易）当日无成交的，以前收盘价为当日收盘价

最高价： 指某种证券在每个交易日从开市到收市的交易过程中所产生的最高价格。如果当日该种 证券成交价格没有发生变化最高价就是即时价；若当日该种证券停牌，则最高价就是前收 市价

最低價： 最低价指某种证券在每个交易日从开市到收市的交易过程中所产生的最低价格

以 tushare 中的股票数据为例，绘制 K 线图以下为股票代码为 600728 的股票的 ohlc 数据：

之前所讲的绘制图形的数据都是二维数据，那么如果想要查看高维度的数据那么需要 绘制另外一种图形——雷达图

雷达图鈳以查看该样本在不同特征的得分，来评价该样本雷达图在游戏中、企业员工 评测中频繁使用。如以下为王者荣耀玩家中某玩家的王鍺战报情况：

以某玩家的王者荣耀战绩信息为例，绘制雷达图来查看该玩家的战力情况，是否是“大 腿”,以下为该玩家的对战信息：

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