plt是Python数据可视化库中最常用的一个,可以绘制各种类型的图形,包括条形图、饼图、折线图、散点图等等。plt库基于Matplotlib开发而来,并为Matplotlib提供了更加简洁的API调用方法。
使用方法
首先需要导入matplotlib.pyplot库,一般使用给予plt别名的方式导入:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
```
然后,就可以使用plt库提供的函数来绘制图形。比如,我们可以使用plt.plot()函数来绘制折线图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [4, 5, 6, 7, 8]
plt.plot(x, y)
plt.show()
```
这段代码会绘制出一条连接点(1, 4), (2, 5), (3, 6), (4, 7), (5, 8)的折线图。
常用函数
除了plt.plot()函数之外,plt库还提供了许多常用的函数,可以根据需要选择不同的函数来实现绘图目的。
1. plt.bar()函数
plt.bar()函数用于绘制条形图。比如,我们可以使用下面的代码来绘制一个简单的条形图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = [10, 20, 30, 40, 50]
plt.bar(x, y)
plt.show()
```
这段代码会绘制出一幅横轴为字符'A', 'B', 'C', 'D', 'E',纵轴为10, 20, 30, 40, 50的条形图。
2. plt.pie()函数
plt.pie()函数用于绘制饼图。比如,我们可以使用下面的代码来绘制一个简单的饼图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
sizes = [10, 20, 30, 40, 50]
plt.pie(sizes, labels=labels)
plt.show()
```
这段代码会绘制出一个包含'A', 'B', 'C', 'D', 'E'五个标签的饼图,每一个扇形分别表示10, 20, 30, 40, 50的比例。
3. plt.scatter()函数
plt.scatter()函数用于绘制散点图。比如,我们可以使用下面的代码来绘制一个简单的散点图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [4, 5, 6, 7, 8]
plt.scatter(x, y)
plt.show()
```
这段代码会绘制出5个点(1, 4), (2, 5), (3, 6), (4, 7), (5, 8)的散点图。
案例说明
看了这么多的函数,接下来我们来看一个综合性的案例:绘制一个包含多个样式的图表,展示出美国10个州的GDP和财富自由数据。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据
states = ['CA', 'TX', 'FL', 'NY', 'IL', 'PA', 'OH', 'GA', 'NC', 'MI']
gdp = [2.8, 1.7, 1.1, 1.6, 0.8, 0.8, 0.6, 0.6, 0.5, 0.5]
freedom = [7.5, 7.2, 7.8, 7.9, 6.8, 7.8, 6.7, 7.1, 7.3, 7.3]
popularity = [50, 45, 40, 35, 30, 25, 20, 15, 10, 5]
# 整体图表标题
plt.suptitle('US Economic Data', fontsize=18, fontweight='bold')
# 左侧子图:条形图
plt.subplot(121)
plt.bar(states, gdp)
plt.title('State GDP', fontsize=12)
# 右侧子图:散点图
plt.subplot(122)
plt.scatter(freedom, popularity)
plt.title('Freedom & Popularity', fontsize=12)
# 图表展示
plt.show()
```
这段代码会绘制出一个包含左右两个子图的图表,左侧子图为10个州的GDP条形图,右侧子图为10个州的财富自由指数和受欢迎度比值的散点图。
总结
plt库是Python数据可视化库中最常用的一个,可以绘制各种类型的图形,包括条形图、饼图、折线图、散点图等等。它提供了非常简洁的API调用方法,适合初学者使用。当然,在实际应用中,要根据不同的需求和数据类型选择合适的函数来绘制图形。
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