Python数据可视化—matplotlib

    matplotlib是Python中一个非常常用的数据可视化库，matplotlib可以绘制基本数据图表，也可以绘制三维图形，现在就来一起get一下matplotlib的用法。

环境介绍

我在这里所使用的编辑器是Visual Studio2019，当然Python的编辑器有很多，例如Pycharm，eclipse，sublime text，vim，Jupyter等等。

首先一起在VS上配置Python环境：
1.打开Visual Studio install（如果你在安装VS时已经安装了Python，直接打开VS，此步滤过）

2.更多–>修改–>勾选Python开发
直接上图吧


这个过程可能需要几分钟时间，耐心等待，或者可以去干其他事情了。

3.安装完VS以后启动，新建项目。
这里我们选用Python开发语言，不得不说，VS是一个非常强大的IDE，集成了多种语言及其实用模板。
选择Python应用程序

修改project名称及其你的保存位置

点击创建，这时我们就可以进行Python编程了
由于VS默认没有Python的第三方库，就需要我们自己去安装自己需要的文件库
本章我们主要是使用matplotlib去做数据可视化，这里以matplotlib库为例进行安装示范

搜索matplotlib并进行安装（我这里是已经安装了）

接下来就是愉快的Python数据可视化了
当然，使用Python进行数据可视化的前提你得对Python有一定的基础，不过没有基础也没关系，我们一起学习

数据可视化

• 使用matplotlib自然是先进行导包

import matplotlib.pyplot as plt

• 准备绘图数据（这里使用Python进行简单的数据生成）
  NumPy函数库是Python开发环境的一个独立模块，它是处理数值计算最为基础的类库。所以在这里我们也需要对它进行导入

import numpy as npx=np.arange(0,2,0.1)
print(x)

在这里我们用np中的arange函数生成一些数据，值用x表示，来输出这些数据看一下

• 在这里我们使用cos函数来看一下，输出y

#y=cos(2*pi*x)
y=np.cos(2*np.pi*x)
print(y)

• 接下来就是图形绘制，我们直接调用plot绘图

plt.plot(x,y,'r--*',label='cos')
plt.title('My First Plot')
plt.xlabel('x label')
plt.ylabel('y label')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

至此，我们已经利用Python绘制了第一个图，你可以选择你需要显示的标签或者线形

• 也可以将你所需要的图形绘制到同一张图

#y2=np.sin(2*pi*x)
y2=np.sin(2*np.pi*x)
print(y2)

fig,ax=plt.subplots()
ax.plot(x,y,'b--*',label='cos')
ax.plot(x,y2,'r--o',label='sin')
ax.set(title='My First Plot')
legend=ax.legend(loc='upper center')
plt.show()

可以得到图形，图片保存可以用：

fig.savefig('myfig.png')

至此，我们已经会使用plot绘制简单图形，下一章将学习Python中的pandas函数进行图形绘制，每天进步一点点。😂😂🤣