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1. Matplotlib

• 是专门用于开发2D图表（包括3D图表）的第三方库，3D也可以画，只不过不是很擅长
• 以渐进、交互式方式实现数据可视化
• 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
• 将数据更加客观、更具说服力

2. Matplotlib实现折线图

2.1 pyplot模块

matplotlib.pyplot包含了一系列类似于matlab的画图函数

import matplotlib.pyplot as plt

2.2 图形绘制流程

1. 创建一块画布--plt.figure()

   plt.figure(figsize=(), dpi=)

   • figsize：指定图的长宽
   • dpi：图像的清晰度
   • 经过这一命令以后，就会返回一个fig对象，通过这个fig对象就可以进行绘制图像，图像展示等等内容

2. 绘制图像--plt.show(x,y)

3. 显示图像--plt.show()

2.3 案例演示--折线图绘制

案例要求：给定所需数据，数据是某城市某一周的天气数据，从周一到周日的天气数据对应如下表格所示：

星期	1	2	3	4	5	6	7
温度/摄氏度	17	17	18	15	11	11	13

请使用上标数据按照如上所述的图像绘制流程，绘制出折线图。

具体代码演示如下所示：总共分为三个步骤。首先创建画布，然后绘制折线图（绘制图像），最后显示图像。

注意：dpi如果设置过小，显示出的图像也非常小，应当适当调大清晰度，一般可以dpi值可以传入100。

import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 创建画布
plt.figure(figsize=(10, 10), dpi=100)

# 2. 绘制折线图
plt.plot([1,2,3,4,5,6,7],[17,17,18,15,11,11,13])

# 3. 显示图像
plt.show()

运行结果如下图所示：

2.4 Matplotlib图像结构

Matplotlib可实现的一些功能如下所示：

• x轴与y轴
• 图表名字
• 折线图，散点图等
• 网格
• 图例
• 绘制区边框线
• 刻度
• 刻度标签
• 刻度（大、中、小）