這個顏值爆表的數據可視化神器，我可以用到2081年！

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【導語】：

出色的數據可視化，會讓你的數據分析等工作錦上添花，讓人印(升)象(職)深(加)刻(薪)。matplotlib是python優秀的數據可視化庫，python數據分析必備利器。

Matplotlib作爲數據科學的的必備庫，算得上是python可視化領域的元老，更是很多高級可視化庫的底層基礎，其重要性不言而喻。本文專門爲你整理了matplotlib詳細使用方法，來學習吧！

matplotlib 庫是專門用於開發2D圖表（包括3D圖表）的，突出優點：

使用起來極爲簡單。

以漸進、交互式方式實現數據可視化。

表達式和文本使用LaTeX排版。

對圖像元素控制力強。

可輸出PNG、PDF、SVG和EPS等多種格式。

昨天我們通過學習圖形的一些顏色、樣式和標記屬瞭解了一下基本屬性。今天我們繼續來看以下這些圖形的基本設置。

首先我們在Jupyter引入Matplotlib和Numpy。今天我們先來站是一個正餘弦函數

  import matplotlib.pyplot as plt
  import numpy as np
  #x的值是從-pi到pi
  x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
  #正弦函數
  y = np.sin(x)
  #餘弦函數
  y1 = np.cos(x)
  #圖形展示，並且給圖形加上標籤說明
  plt.plot(x,y,label = 'sin')
  plt.plot(x,y1,label = 'cos')
  #標籤展示 0代表最優位置
  plt.legend(loc = 0)

location的位置參數如下：

Location String	Location Code
'best'	0
'upper right'	1
upper left'	2
'lower left'	3
'lower right'	4
'right'	5
'center left'	6
'center right'	7
'lower center'	8

'upper center'	9
'center'	10

如果我們在實際中有指定x、y範圍的這種需求，那該怎麼做呢？

先來看看第一種方式：使用xlim()、ylim()方法設置x、y的範圍。

  #設置x的範圍[-4,4]
  plt.xlim(-4,4)
  #設置y的範圍[-1,1]
  plt.ylim(-1,1)

第二種方法使用axis()方法可同時設置x、y的取值範圍

  #同時設置x的取值範圍[-3,3]和y的取值範圍[-2,2]
  plt.axis([-3,3,-2,2])

我們刻度使用-pi，0，pi來代替-1，0，1這樣正餘弦函數看起來更有意義。這該如何操作呢？我們來使用xticks()方法來實現。我們先來了解一下這個函數的使用方法：

  Signature: plt.xticks(*args, **kwargs)
Docstring:
Get or set the current tick locations and labels of the x-axis.

Call signatures::

    locs, labels = xticks()           # Get locations and labels

    xticks(locs, [labels], **kwargs)  # Set locations and labels

Parameters
----------
locs : array_like
    A list of positions at which ticks should be placed. You can pass an
    empty list to disable xticks.

labels : array_like, optional
    A list of explicit labels to place at the given *locs*.

**kwargs
    :class:`.Text` properties can be used to control the appearance of
    the labels.

簡單來說就函數裏面提供了兩個列表參數，第一個參數代表的意思是在哪裏標刻度，第二個參數的意思是標什麼樣的刻度。

我們的意思很明確，在-pi，0，pi這三個位置處標-pi，0，pi這三個刻度。

  plt.xticks([-np.pi,0,np.pi],[r'$-\pi$',0,r'$+\pi$'])

對於y軸同理也是如此。就不在此贅述了哈！

   
   
   

 
    
    
    

  
     
     
     

   
      
      
      

    
       
       
       
 
        
 
         
 
          
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