简介

• 是专门用于开发2D图表(包括3D图表)
• 以渐进、交互式方式实现数据可视化

优点
可视化是在整个数据挖掘的关键辅助工具，可以清晰的理解数据，从而调整我们的分析方法。

• 能将数据进行可视化,更直观的呈现
• 使数据更加客观、更具说服力

绘图步骤

1.创建画布 -- plt.figure()

plt.figure(figsize=(), dpi=)
   figsize:指定图的长宽
   dpi:图像的清晰度
   返回fig对象

2.绘制图像 -- plt.plot(x, y)

• 折线图
  plt.plot()
  能够显示数据的变化趋势，反映事物的变化情况。(变化)
• 散点图
  plt.scatter()
  判断变量之间是否存在数量关联趋势,展示离群点(分布规律)
• 柱状图
  plt.bar()
  绘制离散的数据,能够一眼看出各个数据的大小,比较数据之间的差别。(统计/对比)
• 直方图
  plt.hist()
  绘制连续性的数据展示一组或者多组数据的分布状况(统计)
• 饼图
  plt.pie()
  分类数据的占比情况(占比)

保存

plt.savefig("")
注意:一定要在释放之前进行保存

3.显示图像
plt.show()

辅助功能

添加自定义x,y刻度

• plt.xticks(x, label)
• plt.yticks(y, label)

添加网格显示

• plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)

添加描述信息

• plt.xlabel()
• plt.ylabel()
• plt.title()

多次plot

• 其实就是再次对新的数据进行绘制(plot)

图例展示

• plt.legend()
• 在plot(label="")

添加多个绘图区
-pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1)

• 返回对象: img对象;axes绘图区