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Matplotlib：数据可视化的艺术与科学

news 来源：原创 2025/9/6 23:44:05

引言：让数据开口说话

在数据分析与机器学习领域，可视化是理解数据的重要桥梁。Matplotlib 作为 Python 最流行的绘图库，提供了从简单折线图到复杂 3D 图表的完整解决方案。本文将通过实际案例，带您从基础绘图到高级定制全面掌握 Matplotlib 的核心能力。

Pyplot 是 Matplotlib 的子库，提供了和 MATLAB 类似的绘图 API。Pyplot 是常用的绘图模块，能很方便让用户绘制 2D 图表。

Pyplot 包含一系列绘图函数的相关函数，每个函数会对当前的图像进行一些修改，例如：给图像加上标记，生新的图像，在图像中产生新的绘图区域等等。使用的时候，我们可以使用 import 导入 pyplot 库，并设置一个别名 plt：

import matplotlib.pyplot as plt

这样我们就可以使用 plt 来引用 pyplot 包的方法。

以下是一些常用的 pyplot 函数：

plot()：用于绘制线图和散点图
scatter()：用于绘制散点图
bar()：用于绘制垂直条形图和水平条形图
hist()：用于绘制直方图
pie()：用于绘制饼图
imshow()：用于绘制图像
subplots()：用于创建子图

常见统计图绘制与代码实践

曲线图

曲线图的绘制

我们将首先绘制一条简单的曲线，同时还将简单介绍matplotlib的工作原理。

import matplotlib.pyplot as plt
x = range(50)
y = [value * 2 for value in x]
plt.plot(x, y)
plt.show()

上述代码将会绘制曲线y=2*x，其中x在[0，50]范围内，如下所示：

可以看到窗口上方还包含多个图标，其中：

项目	value
	此按钮用于将所绘制的图形另存为所需格式的图片，包括png，jpg，pdf，svg等常见格式
	此按钮用于调整图片的尺寸，边距等图片属性
	此按钮用于缩放图片，用于观察图形细节，单击此按钮后，在图形上使用鼠标左键拖拽进行放大，使用鼠标右键拖拽进行缩小
	此按钮用于移动图形，可以与“缩放”按钮结合观察放大后图片的具体细节，同时，单击此按钮后，在图形上使用鼠标右键拖拽可以缩放坐标轴的比例
	此按钮用于将图形恢复到其初始状态，取消缩放、移动等操作

结合Numpy库，绘制曲线图

绘制曲线cos(x)，x在[0, 2*pi]区间内：

import math
import matplotlib.pyplot as plt
scale = range(100)
x = [(2 * math.pi * i) / len(scale) for i in scale]
y = [math.cos(i) for i in x]
plt.plot(x, y)
plt.show()

若采用Numpy库，则可以使用以下等效代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.cos(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()

所绘制图形如下所示：

Tips：虽然Numpy对于可视化而言并非必要，但可以看出使用Numpy库可以更加高效。

Numpy可以一次对整个数组执行操作，可以使代码更高效，以绘制[-10,10]区间内的曲线 $y=x^{3}+5x-10$ 为例:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-10, 10, 800)
y = x ** 3 + 5 * x - 10
plt.plot(x, y)
plt.show()

绘制图形如下

绘制多曲线图

很多时候我们需要对比多组数据，以发现数据间的异同，此时就需要在一张图片上绘制多条曲线——多曲线图，下图展示了在同一图片中绘制函数 $y=x$ 、 $y=x^{^{2}}$ 、 $y=log_{e}x$ 以及 $y=sin(x)$ ：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0.1, 2 * np.pi, 100)
y_1 = x
y_2 = np.square(x)
y_3 = np.log(x)
y_4 = np.sin(x)
plt.plot(x,y_1)
plt.plot(x,y_2)
plt.plot(x,y_3)
plt.plot(x,y_4)
plt.show()

上述脚本绘制图形如下：

Tips：一条曲线的绘制需要调用一次plt.plot()，而plt.show()只需调用一次。这种延迟呈现机制是matplotlib的核心，我们可以声明在任何时间绘制图形，但只有在调用plt.show()时才会渲染显示图形。

读取数据文件绘制曲线图

很多情况下数据都是存储于文件中，因此，需要首先读取文件中的数据，再进行绘制，说明起见，以.txt文件为例，其他诸如Excel、CSV文件可以使用pandas、numpy等库进行读取。
假设存在data.txt文件如下：

读取数据和绘制的代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
x, y = [], []
for line in open('data.txt', 'r'):values = [float(s) for s in line.split()]x.append(values[0])y.append(values[1])
plt.plot(x, y)
plt.show()

如果使用Numpy库，其等效代码可以写为：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.loadtxt('data.txt')
plt.plot(data[:,0], data[:,1])
plt.show()

散点图

当绘制曲线图时，我们假设点与点之间存在序列关系。而散点图是简单地绘制点，它们之间并不存在连接。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.random.rand(1000, 2)
plt.scatter(data[:,0], data[:,1])
plt.show()

Tips：函数plt.scatter()的调用方式与plt.plot()完全相同，分别将点的x和y坐标作为输入参数。

条形图

条形图具有丰富的表现形式，常见的类型包括单组条形图，多组条形图，堆积条形图和对称条形图等。

单组条形图

条形图的每种表现形式都可以绘制成垂直条形图或水平条形图，以单组条形图的两种绘制方式为例。

垂直条形图

import matplotlib.pyplot as plt
data = [10., 20., 5., 15.]
plt.bar(range(len(data)), data)
plt.show()

Tips：plt.plot()函数的作用是：接收两个参数，包括每个条形的x坐标和每个条行的高度。

通过可选参数width，pyplot.bar()提供了一种控制条形图中条状宽度的方法:

import matplotlib.pyplot as plt
data = [10., 20., 5., 15.]
plt.bar(range(len(data)), data, width=0.5)
plt.show()

水平条形图

如果更喜欢水平条形外观，就可以使用plt.barh()函数，在用法方面与plt.bar()基本相同，但是修改条形宽度(或者在水平条形图中应该称为高度)的参数需要使用height：

多组条形图

当需要比较不同年份相应季度的销量等此类需求时，我们可能需要多组条形图。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = [[10., 20., 30., 20.],[40., 25., 53., 18.],[6., 22., 52., 19.]]
x = np.arange(4)
plt.bar(x + 0.00, data[0], color = 'b', width = 0.25)
plt.bar(x + 0.25, data[1], color = 'g', width = 0.25)
plt.bar(x + 0.50, data[2], color = 'r', width = 0.25)
plt.show()

堆积条形图

通过使用plt.bar()函数中的可选参数，可以绘制堆积条形图。

import matplotlib.pyplot as plt
y_1 = [3., 25., 45., 22.]
y_2 = [6., 25., 50., 25.]
x = range(4)
plt.bar(x, y_1, color = 'b')
plt.bar(x, y_2, color = 'r', bottom = y_1)
plt.show()

Tips：plt.bar()函数的可选参数bottom允许指定条形图的起始值。
可以结合for循环，利用延迟呈现机制堆叠更多的条形：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.array([[5., 30., 45., 22.], [5., 25., 50., 20.], [1., 2., 1., 1.]])
x = np.arange(data.shape[1])
for i in range(data.shape[0]):plt.bar(x, data[i], bottom = np.sum(data[:i], axis = 0))
plt.show()

对称条形图

一个简单且有用的技巧是对称绘制两个条形图。例如想要绘制不同年龄段的男性与女性数量的对比：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
w_pop = np.array([5., 30., 45., 22.])
m_pop = np.array( [5., 25., 50., 20.])
x = np.arange(4)
plt.barh(x, w_pop)
plt.barh(x, -m_pop)
plt.show()

图中女性人口的条形图照常绘制。然而，男性人口的条形图的条形图的条形图向左延伸，而不是向右延伸。可以使用数据的负值来快速实现对称条形图的绘制。

饼图

饼图可以用于对比数量间的相对关系：

import matplotlib.pyplot as plt
data = [10, 15, 30, 20]
plt.pie(data)
plt.show()

Tips：plt.pie()函数将一系列值作为输入，将值传递给matplolib，它就会自动计算各个值在饼图中的相对面积，并进行绘制。

直方图

直方图是概率分布的图形表示。事实上，直方图只是一种特殊的条形图。我们可以很容易地使用matplotlib的条形图函数，并进行一些统计运算来生成直方图。但是，直方图非常有用，因此matplotlib提供了一个更加方便的函数：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.randn(1024)
plt.hist(x, bins = 200)
plt.show()

Tips：plt.hist()函数的作用是：获取一系列值作为输入。值的范围将被划分为大小相等的范围（默认情况下数量为10），然后生成条形图，一个范围对应一个条柱，一个条柱的高度是相应范围内中的值的数量，条柱的数量由可选参数bins确定。

三角网格图

处理空间位置时会出现网格图。除了显示点之间的距离和邻域关系外，三角网格图也是表示地图的一种方便方法。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.tri as tri
data = np.random.rand(200, 2)
triangles = tri.Triangulation(data[:,0], data[:,1])
plt.triplot(triangles)
plt.show()

Tips：代码中导入了matplotlib.tri模块，该模块提供了从点计算三角网格的辅助函数。