Python數據可視化：matplotlib基礎
1. matplotlib簡介
matplotlib是Python的一個流行數據可視化庫，提供了靈活的API來創建各種靜態、動態和交互式的圖表。
2. 安裝matplotlib
可以使用pip來安裝matplotlib庫：
pip install matplotlib3. 繪製基本圖表
以下是繪製基本折線圖的示例：
import matplotlib.pyplot as plt
# 數據
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
# 繪製折線圖
plt.plot(x, y)
plt.title("基本折線圖")
plt.xlabel("X 軸")
plt.ylabel("Y 軸")
plt.show()4. 繪製柱狀圖
可以使用matplotlib繪製柱狀圖：
import matplotlib.pyplot as plt
# 數據
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [4, 7, 1, 8]
# 繪製柱狀圖
plt.bar(categories, values)
plt.title("基本柱狀圖")
plt.xlabel("類別")
plt.ylabel("值")
plt.show()5. 繪製餅圖
使用matplotlib繪製餅圖：
import matplotlib.pyplot as plt
# 數據
sizes = [15, 30, 45, 10]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
# 繪製餅圖
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title("基本餅圖")
plt.axis('equal') # 使餅圖為圓形
plt.show()6. 數據可視化的最佳實踐
- 使用有意義的標題和標籤，以提高可讀性。
- 選擇合適的圖表類型來展示數據。
- 保持圖表的簡潔，避免過多的元素。
7. 練習題
-
使用matplotlib繪製一個折線圖，顯示某個數據集的變化趨勢。
-
創建一個柱狀圖，顯示不同類別的數據分佈。
8. 常見錯誤和注意事項
- 確保數據的長度一致，否則會導致錯誤。
- 在繪製圖表之前，確保已正確導入matplotlib庫。
- 注意圖表的顯示順序，使用plt.show()來顯示圖表。