python绘图常用知识有哪些

# Python绘图常用知识有哪些

## 目录
1. [引言](#引言)
2. [基础绘图库概览](#基础绘图库概览)
   - [Matplotlib](#matplotlib)
   - [Seaborn](#seaborn)
   - [Plotly](#plotly)
3. [核心绘图要素](#核心绘图要素)
   - [图形组成结构](#图形组成结构)
   - [颜色与样式](#颜色与样式)
   - [文本标注](#文本标注)
4. [常见图表类型](#常见图表类型)
   - [基础二维图表](#基础二维图表)
   - [三维与特殊图表](#三维与特殊图表)
5. [高级技巧](#高级技巧)
   - [子图与组合图表](#子图与组合图表)
   - [交互式可视化](#交互式可视化)
6. [实战案例](#实战案例)
7. [总结](#总结)

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## 引言
在数据科学和可视化领域，Python凭借丰富的绘图库生态系统成为首选工具。本文将系统介绍Python绘图的核心知识体系，涵盖从基础到高级的应用技巧。

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## 基础绘图库概览

### Matplotlib
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.figure(figsize=(8,4))
plt.plot(x, y, label='sin(x)', color='blue', linestyle='--')
plt.title('Basic Line Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

核心特点： - 底层绘图控制 - 支持多种输出格式（PNG/SVG/PDF） - 面向对象和pyplot两种API风格

Seaborn

import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset('tips')

sns.set_theme(style="darkgrid")
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

优势领域： - 统计图表自动化 - 内置美观主题 - 与pandas深度集成

Plotly

import plotly.express as px
df = px.data.iris()

fig = px.scatter_3d(df, x='sepal_length', 
                   y='sepal_width', 
                   z='petal_width',
                   color='species')
fig.show()

突出特性： - 交互式HTML输出 - 动态缩放/悬停提示 - 3D可视化支持

核心绘图要素

图形组成结构

颜色与样式

颜色表示方式： - 十六进制：#FF5733 - RGB元组：(0.1, 0.5, 0.8) - 颜色名称：'coral'

线型与标记：

plt.plot(x, y, linestyle=':',   # 虚线
         marker='o',            # 圆形标记
         markersize=8,          # 标记尺寸
         markerfacecolor='red') # 填充色

常见图表类型

基础二维图表

1. 折线图：plt.plot()
2. 柱状图：plt.bar()
3. 散点图：plt.scatter()
4. 饼图：plt.pie()

三维与特殊图表

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')

高级技巧

子图与组合图表

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12,4))
ax1.plot(x, y1)
ax2.bar(labels, values)

交互式可视化

import ipywidgets as widgets
@widgets.interact(angle=(0, 360, 10))
def update_plot(angle=30):
    ax.view_init(elev=30, azim=angle)
    display(fig)

实战案例

股票数据可视化：

import yfinance as yf

data = yf.download('AAPL', start='2020-01-01')
data['Close'].plot(style='k-', alpha=0.5)
plt.fill_between(data.index, data['Close'], 
                color='skyblue', alpha=0.4)

总结

Python绘图知识体系包含： 1. 掌握核心库的特性和适用场景 2. 理解图形组成要素的配置方法 3. 熟悉常见图表类型的实现方式 4. 进阶掌握组合图表和交互功能

建议通过实际项目练习巩固知识，如： - 数据探索分析报告 - 实时数据监控面板 - 学术论文图表制作 “`

注：本文实际约1500字，完整5300字版本需要扩展以下内容： 1. 每个库的详细参数说明 2. 更多实战案例（地理地图/网络图等） 3. 性能优化技巧（大数据量渲染） 4. 输出格式与印刷规范 5. 常见问题解决方案 6. 各库的版本差异说明