Matplotlib教程學習手册

Published on 2023-04-20 00:10:05 · 中文 · English · بالعربية · Español · हिंदीName · 日本語 · Русский язык

Matplotlib是用於數據可視化的最流行的Python包之一。 它是一個跨平臺庫，用於根據數位中的數據製作2D圖。 它提供了一個面向物件的API，有助於使用Python GUI工具包（如PyQt，WxPythonotTkinter）在應用程式中嵌入繪圖。 它也可以用於Python和IPython shell，Jupyter筆記本和Web應用程式伺服器。

面向讀者

本教程專為希望獲得數據可視化基礎知識的學員而設計。

前提條件

Matplotlib是用Python編寫的，它使用了Python的數值數學擴展NumPy。 我們假設本教程的讀者具有Python的基本知識。

問題反饋

本教程中的講解，示例和代碼等只是根據作者的理解來概括寫出。 由於作者水準和能力有限，因此不能保證所有的編寫文章和示例均能準確無誤。 但是如果有遇到任何錯誤或問題，請反饋給我們，我們會及時糾正以方便後繼讀者閱讀。

教程目錄

本教程主要的內容如下所示 -
Matplotlib簡介 - Matplotlib是用於數據可視化的最流行的Python包之一。 它是一個跨平臺庫，用於根據數位中的數據製作2D圖。 Matplotlib開發環境 - Matplotlib及其依賴包在標準Python包存儲庫中以wheel包的形式提供，可以使用pip包管理器將Matplotlib安裝在Windows，Linux以及MacOS系統上。 Matplotlib Anaconda開發工具 - Anaconda是Python和R程式設計語言的免費開源發行版，用於大規模數據處理，預測分析和科學計算。 Matplotlib Jupyter筆記本 - Jupyter是一個鬆散的縮寫，意思是Julia，Python和R.這些程式設計語言是Jupyter應用程式的第一個目標語言，但是現在，Jupyter技術還支援許多其他語言。 Matplotlib Pyplot API - matplotlib.pyplot是命令樣式函數的集合，使Matplotlib像MATLAB一樣工作。 每個Pyplot功能都會對圖形進行一些更改。 Matplotlib簡單畫圖 - 在Matplotlib中顯示一個簡單的角度線圖，以弧度為單位，與正弦值相對應。 Matplotlib pylab模組 - PyLab是一個非常方便模組，可以在單個名稱空間中批量導入matplotlib.pyplot（用於繪圖）和NumPy（用於數學和使用數位）。 Matplotlib面向物件介面 - 在面向物件的介面中，Pyplot僅用於一些功能，如圖形創建，用戶顯式創建和跟蹤圖形和軸物件。 在此級別，使用者使用Pyplot創建圖形，通過這些圖形，可以創建一個或多個軸物件。 Matplotlib Figure類 - matplotlib.figure模組包含Figure類。 它是所有plot元素的頂級容器。 Matplotlib Axes類 - Axes物件是具有數據空間的圖像區域。 給定的圖形可以包含許多軸，但給定的Axes物件只能在一個圖中。 軸包含兩個（或在3D情況下為三個）Axis物件。 Matplotlib Multiplots - 在本章中將學習如何在同一畫布上創建多個子圖。
subplot（）函數返回給定網格位置的axes物件。 Matplotlib subplots（）函數 - Matplotlib的pyplot API有一個稱為subplots（）的便捷函數，它充當實用程式包裝器，並在單個調用中幫助創建子圖的公共佈局，包括封閉的圖形物件。 Matplotlib subplot2grid（）函數 - Matplotlib subplot2grid（）函數在網格的特定位置創建軸物件提供了更大的靈活性。 它還允許軸物件跨越多個行或列。 Matplotlib網格 - axes物件的grid（）函數將圖中網格的可見性設置為on或off。 還可以顯示網格的主要/次要（或兩者）刻度。 Matplotlib格式化軸 - 軸的比例需要設置為對數（log）而不是正常比例。 這是對數標度。 在Matplotlib中，可以通過將axes物件的xscale或vscale屬性設置為log。 Matplotlib設置限制 - Matplotlib自動到達要沿著圖的x，y（以及3D圖的情況下為z軸）軸顯示的變數的最小值和最大值。 但是，可以使用set-xlim（）和set-ylim（）函數顯式設置限制。 Matplotlib設置刻度和刻度標籤 - 刻度是表示軸上數據點的標記。 到目前為止，Matplotlib在我們之前的所有例子中都自動接管了軸上間隔點的任務。 Matplotlib雙軸 - 當繪製具有不同單位的曲線時。 Matplotlib通過twinx（）和twiny（）函數支援此功能。 Matplotlib條形圖 - 條形圖或條形圖是一種圖表或圖形，它顯示帶有矩形條的分類數據，其高度或長度與它們所代表的值成比例。 可以垂直或水平繪製條形。 Matplotlib直方圖 - 直方圖是數值數據分佈的精確表示。 它是連續變數的概率分佈的估計，它是一種條形圖。 Matplotlib餅圖 - 餅圖只能顯示一系列數據。 餅圖在一個數據系列中顯示專案的大小（稱為楔形），與專案的總和成比例。 餅圖中的數據點顯示為整個餅圖的百分比。 Matplotlib散點圖 - 散點圖用於繪製水平軸和垂直軸上的數據點，以試圖顯示一個變數受另一個變數影響的程度。 數據表中的每一行都由一個標記表示，該位置取決於其在X和Y軸上設置的列中的值。 Matplotlib輪廓圖 - 輪廓圖（有時稱為“水平圖”）是一種在二維平面上顯示三維表面的方法。 它繪製了y軸上的兩個預測變數X Y和輪廓的響應變數Z。 這些輪廓有時稱為z切片或等回應值。 Matplotlib二維箭頭圖 - 箭頭圖將速度向量顯示為箭頭，其中分量（u，v）位於點（x，y）。 Matplotlib箱線圖 - 箱形圖也稱為須狀圖，顯示包含最小值，第一四分位數，中位數，第三四分位數和最大值的一組數據的摘要。 在方塊圖中，繪製從第一個四分位數到第三個四分位數的方框。 垂直線穿過中間的框。 須狀從每個四分位數到最小值或最大值。 Matplotlib提琴圖 - 小提琴圖類似於箱形圖，除了它們還顯示不同值的數據的概率密度。 這些圖包括數據中位數的標記和表示四分位數範圍的框，如標準框圖中所示。 Matplotlib三維繪圖 - Matplotlib最初設計時只考慮了二維繪圖，但是在後來的版本中，Matplotlib的二維顯示器上構建了一些三維繪圖實用程式，以提供一組三維數據可視化工具。
28.Matplotlib 3D輪廓圖 - ax.contour3D（）函數創建三維等高線圖。 它要求所有輸入數據採用二維規則網格的形式，並在每個點評估Z數據。 Matplotlib 3D線框圖 - 線框圖採用值網格並將其投影到指定的三維表面上，並且可以使得到的三維形式非常容易可視化。 Matplotlib 3D曲面圖 - 曲面圖顯示指定的因變數（Y）和兩個獨立變數（X和Z）之間的函數關係。 該圖是等高線圖的伴隨圖。 曲面圖類似於線框圖，但線框的每個面都是填充多邊形。 Matplotlib使用文本 - Matplotlib具有廣泛的文本支援，包括對數學表達式的支援，對光柵和向量輸出的TrueType支援，具有任意旋轉的換行符分隔文本以及unicode支援。 Matplotlib數學運算式 - 將任何Matplotlib文本字串中的子集TeXmarkup放在一對美元符號（$）中 Matplotlib使用圖像 - Matplotlib包中的圖像模組提供載入，重新縮放和顯示圖像所需的功能，Pillow庫支援載入圖像數據。 Matplotlib僅支援PNG圖像。 Matplotlib變換 - matplotlib包構建在轉換框架之上，可以在座標系之間輕鬆移動。 可以使用四個座標系。
Matplotlib是用於數據可視化的最流行的Python包之一。 它是一個跨平臺庫，用於根據數位中的數據製作2D圖。 Matplotlib是用Python編寫的，並使用了Python的數值數學擴展NumPy。 它提供了一個面向物件的API，有助於使用Python GUI工具包（如PyQt，WxPythonotTkinter）在應用程式中嵌入繪圖。 它也可以用於Python和IPython shell，Jupyter筆記本和Web應用程式伺服器。
Matplotlib有一個名為Pylab的過程介面，它的設計類似於MATLAB，MATLAB是MathWorks開發的一種專有程式設計語言。 Matplotlib和NumPy可以被認為是MATLAB的開源等價物。
Matplotlib最初由John D. Hunter於2003年編寫。 目前穩定版本是在2018年1月發佈的2.2.0。