简介
Matplotlib 是 Python 中最受欢迎的数据可视化软件包之一，支持跨平台运行，它是 Python 常用的 2D 绘图库，同时它也提供了一部分 3D 绘图接口。Matplotlib 通常与 NumPy、Pandas 一起使用，是数据分析中不可或缺的重要工具之一。
Matplotlib 是 Python 中类似 MATLAB 的绘图工具，如果您熟悉 MATLAB，那么可以很快的熟悉它。Matplotlib 提供了一套面向对象绘图的 API，它可以轻松地配合 Python GUI 工具包（比如 PyQt，WxPython、Tkinter）在应用程序中嵌入图形。与此同时，它也支持以脚本的形式在 Python、IPython Shell、Jupyter Notebook 以及 Web 应用的服务器中使用。
如果将文本数据与图表数据相比较，人类的思维模式更适合于理解后者，原因在于图表数据更加直观且形象化，它对于人类视觉的冲击更强，这种使用图表来表示数据的方法被叫做数据可视化。
当使用图表来表示数据时，我们可以更有效地分析数据，并根据分析做出相应的决策。
数据可视化
图表为更好地探索、分析数据提供了一种直观的方法，它对最终分析结果的展示具有重要的作用。
数据可视化是一个新兴名词，它表示用图表的形式对数据进行展示。当您对一个数据集进行分析时，如果使用数据可视化的方式，那么您会很容易地确定数据集的分类模式、缺失数据、离群值等等。下图展示了五个常用的数据可视化图表：
对于组织决策者而言，数据可视化也只是一种辅助工具，从寻找数据间关联到最终做出决定，大致分为以下四步。如下图所示：
下面对图 3 中的流程进行简要说明：
- 可视化（Visualize）：使用不同种类的图表对原始数据进行可视化处理，使复杂的数据更容易理解与使用；
- 分析（Analysis）：数据分析的目的是获取有用的信息，这个过程主要涉及对数据的清洗、检查、转换以及对数据的建模；
- 文档说明（Document insight）：文档说明属于整理、汇总阶段，将有用的数据或者信息整理出来；
- 数据集转换（Transform Data Set）：指将数据进行分类、分级、统计记录格式与编码格式等。
原创文章，作者：朋远方，如若转载，请注明出处：https://caovan.com/03-yongyushujukexuede-python-jichuzhishizhimatplotlib/.html
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