对于有兴趣详细了解数据可视化和数据分析的人来说，Matplotlib可能是目前最有效的工具。
数据可视化可以很容易地被称为将数字、文本或大量数据集转换为各种图形的过程，如地图、图、条形图、柱状图、饼图等等。为了创建这些具有视觉吸引力的图形图，我们需要一些有效的工具。Matplotlib是一个能够有效地将数据转换为图表的工具，它是Python中最强大的数据可视化包之一。
这篇博客将告诉你如何使用大量的图形和图表来快速、轻松地与他人交流你的数据。
Matplotlib是一个跨平台的图表和数据可视化工具包和Python及其数值扩展NumPy的软件包。因此，它充当了MATLAB的一个开源替代者。
Matplotlib的API也可用于将图表纳入一个以上的图形用户界面中。我们甚至可以用这个库做三维图形和绘图。
在大多数情况下，一个Python matplotlib代码的开发方式是，只需要几行代码就可以生成一个广泛的可视化数据图，令人满意地传达所需信息。matplotlib的编码层追踪了两条API路径。
- 一个OO的API集合。与pyplot相比，用实时对象值来安排这些图的灵活性更容易，也更不繁琐。这个API服务于matplot0ib的后端服务器，允许你直接使用Matplotlib的后端层。
- pyplot API。它是一个由Python的几个编码元素组成的层次结构。这个列表的顶端是matplotlib.pyplot。
我们主要需要了解如何与图块一起工作。
- matplotlib.pyplot.figure。顶层的容器是一个图。所有在图中可视化的东西，包括一个或多个Axes，都包括在内。
- Matplotlib.pyplot.axes。Axes包含绘图中的大部分元素，如文本、轴、刻度线、Line2D等。它还参与了坐标的设置。这是数据被绘制的地方。X轴、Y轴，也许还有Z轴，都是轴的例子。
安装程序
Matplotlib及其集成可以作为二进制（预编译）包从Python Package Index（PyPI）下载。可以使用PIP命令来安装Matplotlib。 !pip install matplotlib
接下来，我们需要知道如何在Google-Colab中安装Matplotlib。Colab笔记本与Jupyter笔记本几乎相同，只是它们是基于云的。这个特点使它更容易使用，并使它更容易获得。它还与我们的Google Drive相连，使我们在任何时间、任何地点、任何设备上访问Colab笔记本变得更加容易。
如果你在导入matplotlib时遇到类似 "没有命名的模块 "和模块名称的错误，这意味着你也需要安装该模块。一个常见的问题是，人们经常没有名为 "6 "的模块。这意味着你需要安装六个pip包。
你也可以去Matplotlib.org，在下载区选择你合适的版本来安装它。记住，你有一个64位的操作系统并不意味着你有一个64位的Python版本。除非你试图升级到 64 位，否则你可能是 32 位。打开 IDLE 并转到页面的顶部。
每个图标是什么意思？
当你在你的机器上打开应用程序时，窗口会看起来像这样的东西。
这是一个matplotlib窗口，它允许我们浏览、观察和修改我们的图形。如果你把鼠标悬停在图形的右下角，你通常可以看到坐标。这些按钮也可以用来与应用程序进行交互。这些按钮可以在不同的地方找到，但在上面的图片中，它们在左下角。
在这里，每个图标都是一个独立的实体，帮助你进一步探索应用程序。
Matplotlib函数的用法
与Numpy的关系。
Numpy是一个科学计算软件。Matplotlib需要Numpy，Numpy采用NumPy函数来处理数字数据和多维数组，如以下NumPy数组的代码片段所示
import numpy as nmp
from matplotlib import pyplot as pplt
# 使用numpy range()函数在x轴上形成一个ndarray。
x = nmp.range(2,13)
# 在y轴上存储方程值。
y = 5*x-1
pplt.title("numpy数组的绘图")
# 用x,y坐标绘制数值。
pplt.plot(x,y)
pplt.show()
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Matplotlib+中的线状图
线形图是用来查看用户提供给我们的函数中x轴和y轴的关系。
Matplotlib包的Pyplot模块中的plot()函数用于在二维六边形图中绘制坐标x和y。
plot()接受几个参数，包括 plot(x, y, scalex, scaley, data, kwargs)。[kwargs的具体属性，如线标、线宽、标记、颜色等。］
x, y是横轴和纵轴的坐标，x值是可选的，range(len(y)是默认值。
scalex和scaley选项分别用于自动缩放x轴和y轴，默认值为true。
根据analyticsvidhya.com，直线图的代码片段如下
#这一行将创建长度为100的1到10之间的数字数组
#np.linspace(start,stop,num)
x1 = np.linspace(0, 10, 100) #线型图
pplt.plot(x1, np.sin(x1), '-', color='orange')
pplt.plot(x1, np.cos(x1), '-',color='b')
#给出x轴和y轴的名称
pplt.xlabel('x标签')
pplt.ylabel('y标签')
#还可以给出绘图的标题
pplt.title("标题")
pplt.show()
为所提供的代码片断绘制折线图
Matplotlib中的饼图
下面是一个在matplotlib上绘制饼图的代码片段的例子。
import matplotlib.pyplot as pplt
# 定义了数据标签、大小和颜色。
labels = 'Broccoli', 'Chocolate Cake', 'Blueberries', 'Raspberries'.
大小 = [30, 330, 245, 210］
颜色 = ['绿色'、'棕色'、'蓝色'、'红色']
# 数据被绘制出来。
pplt.pie( sizes, labels=labels, colors=colors)
pplt.axis('equal')
pplt.title("Pie Plot")
pplt.show()
这段代码的结果是一个饼图，如。
多重图谱
通过使用这个库函数也可以创建多个图。geeksforgeeks.org的一个代码片段显示了一个合适的例子。
# Python程序显示pyplot模块
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.figure import Figure
# 创建一个新的图形，宽度=5英寸
# 和高度=4英寸
fig = plt.figure(figsize =(5, 4))
# 为该图创建第一个坐标轴
ax1 = fig.add_axes([1, 1, 1, 1])
# 为图形创建第二条坐标轴
ax2 = fig.add_axes([1, 0.5, 0.5, 0.5])
# 添加要绘制的数据
ax1.plot([2, 3, 4, 5, 5, 6, 6], [5, 7, 1, 3, 4, 6 , 8])
ax2.plot([1, 2, 3, 4, 5], [2, 3, 4, 5, 6])
plt.show()
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总结
Matplotlib是一个非常有价值的库函数。它拥有将小的、简单的代码片断变成各种类型的图形的所有设施。你可以尝试绘制不同的数据集和数学函数，现在你知道了绘图和制图的基本知识。
对于能够用Python或类似语言编码的人来说，matplotlib就像一个催化剂，可以增强他们的知识。它拓宽了一个人的理解，并帮助准备容易理解的图表。这些图形有助于准备符合要求的数据分析。
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后退/前进按钮的功能是什么？
这些按钮的作用类似于你的浏览器的前进和后退按钮。你可以使用这些按钮来返回或前进到你所处的前一个位置。
主页按钮的功能是什么？
一旦你开始浏览你的图表，主页按钮就会派上用场。你可以随时点击这个按钮来返回到原来的视图。如果您在遍历您的图表之前点击这个按钮，将不会发生任何事情。
缩放按钮和轴平移有什么用？
您可以使用缩放按钮，通过点击和拖动来选择一个特定的方块进行缩放。需要左键点击并拖动才能放大。轴心平移是一个十字形的按钮，你用它来点击和拖动你的图形。
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