Matplotlib数据可视化(1):入门介绍

2019/04/10 10:10
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1 matplot入门指南

matplotlib是Python科学计算中使用最多的一个可视化库,功能丰富,提供了非常多的可视化方案,基本能够满足各种场景下的数据可视化需求。但功能丰富从另一方面来说也意味着概念、方法、参数繁多,让许多新手望而却步。

据我了解,大部分人在对matplotlib接触不深时都是边画图边百度,诸如这类的问题,我想大家都似曾相识:Python如何画散点图,matplotlib怎么将坐标轴标签旋转45度,怎么设置图例字体大小等等。无论针对哪一个问题,往往都有多种解决方法,搜索引擎这时候当然会很热情得将各种五花八门、看似合理、各不相同的解决方案推给我们,对于新手往往就迷失在这些纷杂的答案中,然后觉得matplotlib好复杂。matplotlib设计原则就是追求对每一个图表细节的完全控制,所以matplotlib源码中各种对象很多,甚至各对象间相互应用,错综复杂,对同一个对象的设置经常可以调用不同的方法来实现,这是matplotlib入门难的原因之一。

对于matplotlib入门阶段学习曲线陡峭,我认为还有一个更加重要的原因。无论是在各种出版书籍还是网络博客中,都少有资料对matplotlib进行深入的系统介绍,大多浅尝辄止。这些流于表层的资料对于如何用matplotlib作图没有进行深入的分析,大多只介绍如何调用pyplot模块中的方法进行作图。pyplot是matplotlib中提供的一个顶层模块,提供许多方法实现了快速、简便作图,几行代码就可以完成一幅图的创作,但是,这种方法作图却让新手对matplotlib图形的认识变得粗浅,也很难实现对图形的更加精细控制,底层定制能力有限,最终让新手对matplotlib咬牙切齿。这种方法就想吃快餐,快速方便,但是吃多了难免营养不良。

面对matplotlib入门阶段的这两个问题,怎么办呢?

matplotlib其实提供了两类接口实现作图。第一类基于状态的接口,就是上文中提到的pyplot进行作图,这类接口对matplotlib中更加底层的对象进行封装,以仿MATLAB作图风格的方式让作图更加简单方便。至于为什么叫基于状态,我的观点是pyplot所有作图动作都是默认在当前出于激活的元素上进行,要切换到其他元素作图,就要使另一元素激活。第二类接口是基于对象的接口,这种方法是使用买你想对象的方法来作图,认为图形中每一个元素都是一种对象,通过调用更加底层对象来实现作图。这种方法代码量更多,但是让用户对matplotlib图形的构成有了更深的认识,也让用户对图形的每一个元素有更强的掌控力。

所以,在使用matplotlib作图过程中,本文建议在学习阶段多使用基于对象的方法进行作图,只要掌握了基于对象的方法作图,后面使用pyplot作图自然水到渠成。本文后续大部分介绍也是基于这一种方法。

 

2 安装与导入

  • 安装
    matplotlib的安装与Python中其他第三方库安装方法无异,如果你对Python环境管理和库安装还不熟悉,可以参考这篇博客。现在,你可以使用下行命令从豆瓣源中安装matplotlib:
    $ pip install -i https://pypi.douban.com/simple matplotlib
  • 导入
    进行导入操作时通常不会直接将整个matplotlib包导入,而是导入matplotlib包中最为常用的pyplot模块,一般的,我们习惯将pyplot导入时起一个简称plt。
In [1]:
import matplotlib.pyplot as plt
 

3 图的构成

在使用matplotlib进行绘图之前,理解matplotlib图表构成是非常有必要的。matplotlib图表有三个非常重要的概念:figure、axes、axies。 三者之间的关系构成了matplotlib图表的整体布局,如下图1所示。
image

图1 matplotlib图表布局

在matplotlib图表中,至少有一个figure,figure可以理解为一张画布,画布上面可以画多个axes,这里的axes我理解为坐标系,每个坐标系可以有多个axis,也就是有多条坐标轴。

下图是在matplotlib官方文档中展示的一张图片,进一步的很清晰展示了matplotlib图表布局上的组件构成: image

图2 matplotlib图构成

图2中,蓝色部分文本是各组件的名称,请牢记各组件的名称,方便在对各组件进行设置是调用函数,因为组件的名称与函数名是相似的。其实,在matplotlib中,在figure中的所有组件,包括图一中的axes、axies甚至是figure和图2中出现的所有组件都称为artist,因为这些组件均继承于一个名为Artist的父类。根据所在位置和作用,我们可以将matplotlib所有artist可以划分到三个层次:
(1)figure层:画布,这是最低层的容器,用于容纳axes。
(2)axes层:坐标系,也成为轴域,第二层容器,用于容纳axis。
(3)axis层:坐标轴,也包含坐标轴上更加细微的组件。
使用matplotlib进行作图时,按照这个层次结构顺序进行创建完成作图。接下来,我们分别对figure、axes、axis进行展开介绍。

 

3 总结

本篇博客主要是为matplotlib如何入门以及matplotlib宏观层面的容器布局做了一番介绍,希望这番介绍能够让各位读者对matplotlib有一个更加正确、深入的认识。

最后,还是想说一句,matplotlib很强,只不过目前无论是网络上还是市场上的matplotlib资料大多属于快餐类别,吃多了就容易营养不良,造成后继无力。当然,pyplot只是快餐,却不是毒药,因为pyplot中确实提供了很多强大的方法实习县对图形的管理。本文强烈建议(官方文档中也提出了),如果只是简单得对数据进行展示,那么当然可以使用pyplot完成,但是如果需要更加精细的对图片进行设置,那么建议使用pyplot中的方法来创建matplotlib图形的容器对象,因为pyplot创建容器对象可以方便得纳入matplotlib序列中进行管理,有了容器对象之后,后续的画图,请勿通过再pyplot进行,最好是通过容器对象进行操作。

入门学习阶段,无论如何,请走基于对象作图这条路!!!

在下一篇博客中,我将对这三层容器对象开始,循序渐进地介绍基于对象的作图方式。

原文出处:https://www.cnblogs.com/chenhuabin/p/12349055.html

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