Python 数据可视化之 Matplotlib——从基础到高级图表

数据可视化是数据分析中最重要的环节之一。Matplotlib 是 Python 最基础的可视化库，掌握它之后学习 Seaborn、Plotly 等会非常轻松。

一、基础图表

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 设置中文字体plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei','Microsoft YaHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False# 柱状图categories=['技术部','产品部','市场部']values=[85,92,78]plt.bar(categories,values,color=['#5470C6','#91CC75','#FAC858'])plt.title('各部门平均绩效')plt.xlabel('部门')plt.ylabel('绩效评分')plt.show()# 折线图x=np.linspace(0,10,100)plt.plot(x,np.sin(x),label='sin(x)',linewidth=2)plt.plot(x,np.cos(x),label='cos(x)',linewidth=2)plt.legend()plt.title('三角函数曲线')plt.show()# 饼图sizes=[30,25,20,15,10]labels=['Python','Java','JavaScript','Go','其他']plt.pie(sizes,labels=labels,autopct='%1.1f%%',startangle=90)plt.title('编程语言占比')plt.show()

二、子图布局

fig,axes=plt.subplots(2,2,figsize=(10,8))axes[0,0].bar(categories,values)axes[0,0].set_title('柱状图')axes[0,1].plot(x,np.sin(x))axes[0,1].set_title('折线图')axes[1,0].scatter(np.random.randn(50),np.random.randn(50))axes[1,0].set_title('散点图')axes[1,1].hist(np.random.randn(1000),bins=30)axes[1,1].set_title('直方图')plt.tight_layout()plt.show()

💡 觉得有用的话，点赞 + 关注【张老师技术栈】吧！每周更新 Java/Python/爬虫 实战干货，不让你白来。