Python初學總整理 第8講：Matplotlib套件

嗨～各位好，我是Teresa，這集想要和大家介紹Python中實用的套件-Matplotlib，原因是如果心中有個想法想要去實踐，雖然有資料，但需要說服夥伴的話，將你手中擁有的數據轉為圖表是很重要的，這樣一來，你說的話有說服力，觀看者也能簡單易懂。那我們就開始吧！

什麼是Matplotlib？

Matplotllib是Python的視覺化套件，可將資料視覺化，也可以稱做繪圖庫，可以和NumPy一起使用。它是由約翰．亨利所創造的，不但開源，且各個平台間也具相容性。Matplotllib的代碼庫在此 github。

如何使用Matplotlib？

要開始使用Matplotlib，就如同其他模組和套件一般，要先安裝並匯入。

pip install matplotlib	#安裝 Matplotlib

import matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt		#匯入Pyplot 套件並命名為plt

安裝成功後就可以畫圖囉！

繪製 x 和 y點

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

xpoints = np.array([0, 3])

ypoints = np.array([0, 150])

plt.plot(xpoints, ypoints)

plt.show()

語法說明：

plot( )可以用於繪製圖上的點，它會採用參數中被我們指定的點

(x, y)參數等同於點的陣列，第一個參數x是包含x 軸上點的陣列；第二個參數y 是包含y 軸上點的陣列

如果要繪製從(0, 0)到(3, 150)的線，就必須將兩個陣列［0, 3 ]到[0, 150]傳遞給函數

標記座標、不連線繪圖

xpoints = np.array([1, 5])

ypoints = np.array([3, 7])

plt.plot(xpoints, ypoints, 'o')

plt.show()

語法說明：

在圖中繪製兩個點，分別是(1,3)、（5,7）

將點用’o’來做標記

繪製多個點

可以繪製無限多點，只需要確定x軸與y軸的個數是成對的

xpoints = np.array([1, 2, 6, 8])

ypoints = np.array([3, 8, 1, 10])

plt.plot(xpoints, ypoints)

plt.show()

語法說明：繪製四個點(1,3)、(2,8)、(6,1)、(8, 10)並連線

如果不指定x軸中的點，他們會得到預設值從0開始，單位為1的成長（成長幾個單位取決於y 點的個數）

ypoints = np.array([3, 8, 1, 10, 5, 7])

plt.plot(ypoints)

plt.show()

標記

可以使用關鍵字參數 maker 的指定標記來強調每個點，可以用上面提過的 ‘o’、’ * ‘

ypoints = np.array([3, 8, 1, 10])

plt.plot(ypoints, marker = 'o')

plt.show()

針對點的標記有很多種方式，好奇的人可以自己稍作嘗試。

除了點的標記外，線的格式與顏色也可以做修改，稱為字串表示法 fmt，它的格式是 標記 | 線 | 顏色

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

ypoints = np.array([3, 8, 1, 10])

plt.plot(ypoints, 'o:r')

plt.show()

線的表示方式有以下幾種：

顏色的表示方式有以下幾種：

可以利用函數來改變標記，如：

• 點的大小：ms (markersize)
• 點邊線的顏色：mec(markeredgecolor)
• 點內的顏色：mfc(markerfacecolor)
• 線的寬度：lw (linewidth)

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

ypoints = np.array([3, 8, 1, 10])

plt.plot(ypoints, marker = 'o', ms = 10, mec = 'k', mfc = 'g')

plt.show()

同一圖表中呈現多條線

如果想要在同一張圖畫上多條線的話，只需要新增不同的陣列即可繪製不同條線 plt.plot()

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x1 = np.array([0, 1, 2, 3])

y1 = np.array([3, 8, 1, 10])

x2 = np.array([0, 1, 2, 3])

y2 = np.array([6, 2, 7, 11])

plt.plot(x1, y1, x2, y2)

plt.show()

繪製多個圖表

如果想要繪製多個圖表，可以使用subplots(行,列,第幾個圖)

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

#plot 1:

x = np.array([0, 1, 2, 3])

y = np.array([3, 8, 1, 10])

plt.subplot(1, 2, 1)	#一行，兩列，第一個圖表

plt.plot(x,y)

#plot 2:

x = np.array([0, 1, 2, 3])

y = np.array([10, 20, 30, 40])

plt.subplot(1, 2, 2)	#一行，兩列，第二個圖表

plt.plot(x,y)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt 

import numpy as np 

#plot 1: 

x = np.array([0, 1, 2, 3]) 

y = np.array([3, 8, 1, 10]) 

plt.subplot(2, 1, 1) #兩行，一列，第一個圖表 

plt.plot(x,y) 

#plot 2: 

x = np.array([0, 1, 2, 3]) 

y = np.array([10, 20, 30, 40]) 

plt.subplot(2, 1, 2) #兩行，一列，第二個圖表 

plt.plot(x,y) 

plt.show()

將圖表加入標題

使用title( )可以幫圖表加上標題、suptitle()可以幫整個圖表加上主標題

繪製柱狀圖

使用bar(類別,值 )即可繪製垂直的柱狀圖

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x = np.array(["A", "B", "C", "D"])

y = np.array([3, 8, 1, 10])

plt.bar(x,y)

plt.show()

使用barh( )，即可繪製水平的柱狀圖，color可以選擇柱狀圖的顏色，width可以調整寬度，預設的寬度是0.8

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x = np.array(["A", "B", "C", "D"])

y = np.array([3, 8, 1, 10])

plt.bar(x, y, width = 0.1)

plt.show()

繪製直方圖

直方圖可以表示次數分配，hist( )

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x = np.random.normal(170, 10, 250)		#隨機生成一個250個介於170左右的值，標準差為10

plt.hist(x)

plt.show() 

繪製圓餅圖

使用pie( )可繪製圓餅圖，預設會從圓餅圖中間的右手邊開始，逆時針分配比例。

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

y = np.array([15, 35, 15, 35])

plt.pie(y)

plt.show() 

可使用lables來添加標籤，或是想要改變開始的角度，可以使用startangle，角度如下圖所示：

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

y = np.array([15, 35, 15, 35])

mylabels = ["ants", "birds", "cats", "dogs"]

plt.pie(y, labels = mylabels, startangle = 90)

plt.show() 

如果你想要其中一個比例比較明顯，可以使用explode[預設為0，調整值可以改變每個比例距離圖形的圓心有多遠]

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

y = np.array([15, 35, 15, 35])

mylabels = ["ants", "birds", "cats", "dogs"]

myexplode = [0.2, 0, 0, 0]

plt.pie(y, labels = mylabels, explode = myexplode)

plt.show() 

將圓餅圖加入陰影，可以用shadow = True，也可以改變圓餅圖的顏色 colors

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

y = np.array([15, 35, 15, 35])

mylabels = ["ants", "birds", "cats", "dogs"]

myexplode = [0.2, 0, 0, 0]

plt.pie(y, labels = mylabels, explode = myexplode, shadow = True)

plt.show() 

使用legend( )可以加入圖例，使用title可以添加圖例的標題

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

y = np.array([15, 35, 15, 35])

mylabels = ["ants", "birds", "cats", "dogs"]

plt.pie(y, labels = mylabels)

plt.legend(title = "Four animals:")

plt.show() 

好的，這集主要就是簡單紀錄 Matplotlib 的基本語法，真正要使用時所需要處理的資料量一定很龐大，但萬丈高樓平地起，最基礎的東西還是要先打好。

Python初學總整理 全系列：

Python初學總整理 第1講：Python簡介

Python初學總整理 第2講：Python開發環境

Python初學總整理 第3講：Python資料型態和運算子

Python初學總整理 第4講：Python條件、迴圈與函數

Python初學總整理 第5講：爬蟲應用（上）

Python初學總整理 第6講：爬蟲應用（下）

Python初學總整理 第7講：爬蟲實例解析 – 以爬取臉書社團為案例，使用 Selenium 來進行網頁模擬爬蟲

Python初學總整理 第8講：Matplotlib套件 (本篇)

Python初學總整理 第9講：Numpy函式庫

文章看完還是不知道該從哪裡下手？

就從線上課程開始吧！不讓你獨自摸索好幾個月，用8小時帶你走完基礎與精華，培養你基礎的Python概念，讓自學下一步不是煩惱！

 全新Python 課程上架，8小時基礎實戰！，限時優惠只要NT 600 (HDK 120 起)！

不讓妳浪費一整天，只要你8小時，就能讓你學會基礎！

現在開始上課！

如果你的入門還在單打獨鬥，歡迎來到快樂學程式找到志同道合的夥伴，你的自學之路不孤單。

快樂學程式