Python財(cái)經(jīng)應(yīng)用：編程基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)分析與可視化第七章Matplotlib庫與數(shù)據(jù)可視化中國農(nóng)業(yè)大學(xué)李輝Matplotlib庫與數(shù)據(jù)可視化01數(shù)據(jù)可視化概述02Matplotlib庫的概述03Matplotlib庫繪圖的基本流程04使用Matplotlib庫繪圖常用圖表05圖表輔助元素的設(shè)置Matplotlib庫與數(shù)據(jù)可視化01數(shù)據(jù)可視化概述02Matplotlib庫的概述03Matplotlib庫繪圖的基本流程04使用Matplotlib庫繪圖常用圖表05圖表輔助元素的設(shè)置7.1數(shù)據(jù)可視化概述第七章Matplotlib庫與數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化概述數(shù)據(jù)可視化在財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)分析中極為關(guān)鍵，它能將復(fù)雜數(shù)據(jù)以直觀圖表形式呈現(xiàn)，助力決策者快速把握數(shù)據(jù)規(guī)律、趨勢(shì)和關(guān)聯(lián)。本章節(jié)全面闡述數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)概念、常見圖表類型及應(yīng)用場(chǎng)景，深度剖析Python中主流可視化工具庫Matplotlib的運(yùn)用。章節(jié)先介紹數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)，涵蓋常見圖表類型及其適用場(chǎng)景，為合理選擇可視化方式奠基。隨后聚焦

Matplotlib庫，從導(dǎo)入設(shè)置、繪圖層次結(jié)構(gòu)，到創(chuàng)建簡單圖表與子圖流程，進(jìn)行詳盡講解。同時(shí)，著重講解圖表輔助元素設(shè)置，如坐標(biāo)軸標(biāo)簽、標(biāo)題等，提升圖表可讀性與專業(yè)性。數(shù)據(jù)可視化概述——常見的可視化圖表類型直方圖，又稱為質(zhì)量分布圖，它是一種統(tǒng)計(jì)報(bào)告圖，由一系列高度不等的縱向條紋或線段表示數(shù)據(jù)分布的情況，一般用橫軸表示數(shù)據(jù)的類型，縱軸表示分布情況，只適用于中小規(guī)模的數(shù)據(jù)集，不適用于大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。折線圖，是用直線段將各數(shù)據(jù)點(diǎn)連接起來而組成的圖形，以折線的方式顯示數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)。折線圖可以顯示隨時(shí)間變化的連續(xù)數(shù)據(jù)，適用于顯示在相等時(shí)間間隔下數(shù)據(jù)的趨勢(shì)。直圖數(shù)據(jù)可視化概述——常見的可視化圖表類型條形圖，是用寬度相同的條形的高度或者長短來表示數(shù)據(jù)多少的圖表，可以橫置或縱置，縱置時(shí)也稱為柱形圖。通過條形的長短，可以比較四個(gè)季度這三種商品的銷售情況。餅圖，可以顯示一個(gè)數(shù)據(jù)序列（圖表中繪制的相關(guān)數(shù)據(jù)點(diǎn)）中各項(xiàng)的大小與占各項(xiàng)總和的比例，每個(gè)數(shù)據(jù)序列具有唯一的顏色或圖形，并且與圖例中的顏色是相對(duì)應(yīng)的。直圖數(shù)據(jù)可視化概述——常見的可視化圖表類型散點(diǎn)圖，在回歸分析中，散點(diǎn)圖是指數(shù)據(jù)點(diǎn)在直角坐標(biāo)系平面上的分布圖，通常用于比較跨類別的數(shù)據(jù)。散點(diǎn)圖包含的數(shù)據(jù)點(diǎn)越多，比較的效果就會(huì)越好。箱形圖，又稱為盒須圖、盒式圖或箱線圖，是一種用作顯示一組數(shù)據(jù)分散情況資料的統(tǒng)計(jì)圖，因形狀如箱子而得名，在各種領(lǐng)域中也經(jīng)常被使用，常見于品質(zhì)管理。直圖數(shù)據(jù)可視化概述——常見的可視化圖表類型總結(jié)上述幾種圖表的適用場(chǎng)景如下：直方圖：適用于展示數(shù)據(jù)分布的頻數(shù)比較。折線圖：適合展現(xiàn)數(shù)據(jù)隨時(shí)間或其他變量變化的趨勢(shì)。條形圖：用于比較不同項(xiàng)目或類別之間的差異，與直方圖在功能上有相似之處。餅圖：有效地表示樣本或總體中各部分的占比，對(duì)于分析結(jié)構(gòu)組成極為有用。散點(diǎn)圖：用于揭示數(shù)據(jù)系列中各點(diǎn)之間的關(guān)系，通過x、y軸的對(duì)應(yīng)關(guān)系，判斷變量間的相關(guān)性。箱形圖：在識(shí)別和突出異常值方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。數(shù)據(jù)可視化概述——可視化圖表的基本構(gòu)成數(shù)據(jù)分析圖表種類繁多，然而，它們的基本構(gòu)成元素卻是共通的。每個(gè)圖表都是由畫布（figure）和軸域（axes）這兩個(gè)核心對(duì)象搭建而成。畫布充當(dāng)了一個(gè)繪圖的容器，其上可以容納多個(gè)軸域，為圖表的多樣性提供了空間。一個(gè)完整的圖表通常包含以下要素：畫布作為基礎(chǔ)框架、醒目的圖表標(biāo)題、用于繪圖的區(qū)域、展示數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)系列、標(biāo)示數(shù)據(jù)位置的坐標(biāo)軸、清晰的坐標(biāo)軸標(biāo)題、解釋數(shù)據(jù)含義的圖例、輔助理解的文本標(biāo)簽以及增強(qiáng)視覺效果的網(wǎng)絡(luò)線等。這些元素共同構(gòu)成了一個(gè)信息豐富、視覺美觀的數(shù)據(jù)圖表。數(shù)據(jù)可視化概述——可視化圖表的基本構(gòu)成1.圖表組成部分的功能：（1）畫布作為圖表的基礎(chǔ)，畫布是圖中最大的白色區(qū)域，它承載了所有其他圖表元素的布局與展示。（2）圖表標(biāo)題用以概括圖表主題的文字描述，通常具備設(shè)置標(biāo)題字體、字號(hào)及顏色等個(gè)性化功能，以增強(qiáng)圖表的直觀性。（3）繪圖區(qū)畫布內(nèi)專門用于展示圖形的矩形區(qū)域，其填充顏色和位置可根據(jù)需要調(diào)整，以優(yōu)化圖表的整體視覺效果。（4）數(shù)據(jù)系列數(shù)據(jù)區(qū)域中，同一列或行的數(shù)值數(shù)據(jù)集合構(gòu)成一個(gè)數(shù)據(jù)系列，代表圖表中相關(guān)數(shù)據(jù)點(diǎn)的集合。圖表可包含一組或多組數(shù)據(jù)系列，不同系列通常通過圖案、顏色或符號(hào)的差異來區(qū)分。數(shù)據(jù)可視化概述——可視化圖表的基本構(gòu)成1.圖表組成部分的功能：（5）坐標(biāo)軸及坐標(biāo)軸標(biāo)題坐標(biāo)軸由垂直和水平的線條組成，用于標(biāo)識(shí)數(shù)值大小和分類，帶有刻度標(biāo)志。水平軸（x軸）通常表示數(shù)據(jù)分類，而垂直軸（y軸）表示數(shù)值大小。坐標(biāo)軸標(biāo)題則清晰地說明了軸的分類和內(nèi)容。（6）圖例圖例通過符號(hào)、顏色或形狀來定義圖表中數(shù)據(jù)系列所代表的內(nèi)容。它由圖例標(biāo)識(shí)（不同顏色的小方塊等）和圖例項(xiàng)（數(shù)據(jù)系列名稱）組成，確保每種圖例標(biāo)識(shí)唯一對(duì)應(yīng)一個(gè)圖例項(xiàng)。（7）文本標(biāo)簽為數(shù)據(jù)系列提供額外的說明文字，增強(qiáng)信息的可讀性和解釋性。（8）標(biāo)簽與文本標(biāo)簽功能相同，用于為數(shù)據(jù)點(diǎn)或系列添加描述性文字。（9）網(wǎng)格線繪圖區(qū)內(nèi)貫穿的線條，如同標(biāo)尺一般，用于衡量數(shù)據(jù)系列數(shù)值的標(biāo)準(zhǔn)。網(wǎng)格線的寬度、樣式、顏色以及與坐標(biāo)軸的對(duì)應(yīng)關(guān)系均可根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整。數(shù)據(jù)可視化概述——可視化圖表的基本構(gòu)成2.圖表的構(gòu)成：圖表的結(jié)構(gòu)由兩大核心對(duì)象組成：畫布（figure）和軸域（axes）。畫布：充當(dāng)著繪圖的容器，提供了一個(gè)廣闊的舞臺(tái)，在其上可以靈活地劃分出多個(gè)軸域，以容納不同的數(shù)據(jù)展示區(qū)域。軸域：表示一個(gè)帶坐標(biāo)系的繪圖區(qū)域。數(shù)據(jù)可視化概述——數(shù)據(jù)可視化方式選擇依據(jù)數(shù)據(jù)可視化圖形的表達(dá)需要配合展示用戶的意圖和目標(biāo)，即要表達(dá)什么思想就應(yīng)該選擇對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)可視化展示方式。數(shù)據(jù)可視化在傳遞信息時(shí)，可根據(jù)主題內(nèi)容分為四大類：趨勢(shì)、對(duì)比、結(jié)構(gòu)和關(guān)系。1.趨勢(shì)趨勢(shì)揭示了事物發(fā)展的動(dòng)態(tài)路徑，如增長或下降的走勢(shì)、狀態(tài)的改善或惡化等。它通常用于分析隨時(shí)間推移的事物變化。例如，我們可以觀察每日用戶數(shù)量的增減、每周訂單量的波動(dòng)或每月轉(zhuǎn)化率的變化。在表現(xiàn)趨勢(shì)時(shí)，折線圖是首選的可視化工具，而在時(shí)間跨度較短的情況下，柱形圖也是一個(gè)合適的選擇。數(shù)據(jù)可視化概述——數(shù)據(jù)可視化方式選擇依據(jù)數(shù)據(jù)可視化圖形的表達(dá)需要配合展示用戶的意圖和目標(biāo)，即要表達(dá)什么思想就應(yīng)該選擇對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)可視化展示方式。數(shù)據(jù)可視化在傳遞信息時(shí)，可根據(jù)主題內(nèi)容分為四大類：趨勢(shì)、對(duì)比、結(jié)構(gòu)和關(guān)系。2.對(duì)比對(duì)比關(guān)注的是不同事物之間或同一事物在不同時(shí)間點(diǎn)的差異。它直觀地展現(xiàn)了事物間的對(duì)比性。例如，比較新用戶與老用戶的平均消費(fèi)額、不同廣告渠道帶來的訂單量和利潤率等。對(duì)比分析常用的可視化圖形包括柱形圖、條形圖和雷達(dá)圖等。數(shù)據(jù)可視化概述——數(shù)據(jù)可視化方式選擇依據(jù)數(shù)據(jù)可視化圖形的表達(dá)需要配合展示用戶的意圖和目標(biāo)，即要表達(dá)什么思想就應(yīng)該選擇對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)可視化展示方式。數(shù)據(jù)可視化在傳遞信息時(shí)，可根據(jù)主題內(nèi)容分為四大類：趨勢(shì)、對(duì)比、結(jié)構(gòu)和關(guān)系。3.結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu)，亦稱為成分或構(gòu)成，它描述了一個(gè)整體由哪些部分組成，以及這些部分的影響力或占比。例如，分析不同產(chǎn)品類別的利潤貢獻(xiàn)比例、不同客戶類型的銷售額比例等。結(jié)構(gòu)分析通常采用餅圖及其變體，如玫瑰圖、扇形圖、環(huán)形圖等。若需比較多個(gè)周期或分布的結(jié)構(gòu)，面積圖則更為適用。數(shù)據(jù)可視化概述——數(shù)據(jù)可視化方式選擇依據(jù)數(shù)據(jù)可視化圖形的表達(dá)需要配合展示用戶的意圖和目標(biāo)，即要表達(dá)什么思想就應(yīng)該選擇對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)可視化展示方式。數(shù)據(jù)可視化在傳遞信息時(shí)，可根據(jù)主題內(nèi)容分為四大類：趨勢(shì)、對(duì)比、結(jié)構(gòu)和關(guān)系。4.關(guān)系關(guān)系揭示了不同事物之間的相互作用和聯(lián)系，這些聯(lián)系可能呈現(xiàn)出多樣的類型和結(jié)構(gòu)。例如，微博的轉(zhuǎn)發(fā)路徑展現(xiàn)了信息的擴(kuò)散關(guān)系；用戶常一起購買的商品揭示了交叉銷售關(guān)系；網(wǎng)頁瀏覽順序則體現(xiàn)了基于時(shí)間序列的關(guān)聯(lián)關(guān)系。在展示關(guān)系時(shí)，可視化的選擇多樣，如關(guān)系圖、樹形圖、漏斗圖和散點(diǎn)圖等，具體取決于可視化的目標(biāo)。數(shù)據(jù)可視化概述——常見的數(shù)據(jù)可視化庫Python作為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的核心語言，為數(shù)據(jù)處理的各個(gè)階段提供了豐富的庫支持。在數(shù)據(jù)可視化方面，以下是一些常用的Python庫：1.MatplotlibMatplotlib是Python數(shù)據(jù)可視化庫的基石，其設(shè)計(jì)靈感源自20世紀(jì)80年代的商業(yè)化程序語言MATLAB，擁有眾多強(qiáng)大而復(fù)雜的繪圖功能。Matplotlib提供了多種API，使得用戶能夠以多種方式創(chuàng)建和定制圖表。數(shù)據(jù)可視化概述——常見的數(shù)據(jù)可視化庫Python作為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的核心語言，為數(shù)據(jù)處理的各個(gè)階段提供了豐富的庫支持。在數(shù)據(jù)可視化方面，以下是一些常用的Python庫：2.SeabornSeaborn是基于Matplotlib的高級(jí)封裝，它簡化了繪圖過程，提供了更加互動(dòng)的用戶界面，并且圖表色彩更加鮮明，能夠輕松繪制出多種統(tǒng)計(jì)圖表。數(shù)據(jù)可視化概述——常見的數(shù)據(jù)可視化庫Python作為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的核心語言，為數(shù)據(jù)處理的各個(gè)階段提供了豐富的庫支持。在數(shù)據(jù)可視化方面，以下是一些常用的Python庫：3.ggplotggplot庫借鑒了R語言的ggplot2，采用圖層疊加的方式來構(gòu)建圖表，例如，先繪制坐標(biāo)軸，再添加數(shù)據(jù)點(diǎn)和線條。盡管它不擅長個(gè)性化定制，但提供了一種簡潔的繪圖方式。值得注意的是，ggplot的一些API在Python中不可用，但在R語言中卻非常強(qiáng)大。

數(shù)據(jù)可視化概述——常見的數(shù)據(jù)可視化庫Python作為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的核心語言，為數(shù)據(jù)處理的各個(gè)階段提供了豐富的庫支持。在數(shù)據(jù)可視化方面，以下是一些常用的Python庫：4.BokehBokeh是一個(gè)強(qiáng)大的交互式可視化庫，它能夠在Web瀏覽器中展示圖表，支持將大型數(shù)據(jù)集快速轉(zhuǎn)換為高性能、可交互且結(jié)構(gòu)清晰的圖表。數(shù)據(jù)可視化概述——常見的數(shù)據(jù)可視化庫Python作為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的核心語言，為數(shù)據(jù)處理的各個(gè)階段提供了豐富的庫支持。在數(shù)據(jù)可視化方面，以下是一些常用的Python庫：5.PygalPygal專注于生成可縮放的矢量圖表，輸出SVC格式的圖表，這些圖表可以在不同分辨率的屏幕上自動(dòng)縮放，便于用戶進(jìn)行交互。數(shù)據(jù)可視化概述——常見的數(shù)據(jù)可視化庫Python作為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的核心語言，為數(shù)據(jù)處理的各個(gè)階段提供了豐富的庫支持。在數(shù)據(jù)可視化方面，以下是一些常用的Python庫：6.PyechartsPyecharts用于生成ECharts圖表，這些圖表以其優(yōu)秀的交互性和精致的設(shè)計(jì)贏得了廣泛開發(fā)者的青睞。Matplotlib庫與數(shù)據(jù)可視化01數(shù)據(jù)可視化概述02Matplotlib庫的概述03Matplotlib庫繪圖的基本流程04使用Matplotlib庫繪圖常用圖表05圖表輔助元素的設(shè)置7.2Matplotlib庫的概述第七章Matplotlib庫與數(shù)據(jù)可視化Matplotlib庫的概述——Matplotlib庫的使用導(dǎo)入與設(shè)置Matplotlib庫提供了一種通用的繪圖方法，其中應(yīng)用最廣泛的是matplotlib.pyplot模塊，導(dǎo)入該模塊后，即可直接調(diào)用其中的各種繪圖功能：importmatplotlib.pyplotasplt#導(dǎo)入Matplotlib繪圖包Matplotlib使用rc參數(shù)定義圖形的各種默認(rèn)屬性，如畫布大小、線條樣式、坐標(biāo)軸、文本、字體等，rc參數(shù)存儲(chǔ)在字典變量中，根據(jù)需要可以修改默認(rèn)屬性。例如，使用以下設(shè)置語句可以在圖表中正常顯示中文或坐標(biāo)軸的負(fù)號(hào)刻度。plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#設(shè)置字體正常顯示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#設(shè)置坐標(biāo)軸正常顯示負(fù)號(hào)Matplotlib庫的概述——Matplotlib庫繪圖的層次結(jié)構(gòu)假設(shè)想畫一幅素描，首先需要在畫架上放置并固定一個(gè)畫板，然后在畫板上放置并固定一張畫布，最后在畫布上畫圖。同理，使用Matplotlib庫繪制的圖形并非只有一層結(jié)構(gòu)，它也是由多層結(jié)構(gòu)組成的，以便對(duì)每層結(jié)構(gòu)進(jìn)行單獨(dú)設(shè)置。使用Matplotlib繪制的圖形主要由三層組成：容器層、圖像層和輔助顯示層。Matplotlib庫的概述——Matplotlib庫繪圖的層次結(jié)構(gòu)1.容器層容器層由Canvas對(duì)象、Figure對(duì)象和Axes對(duì)象這三個(gè)核心組件構(gòu)成。Canvas對(duì)象扮演著畫板的角色，位于整個(gè)層次結(jié)構(gòu)的底層，為繪圖提供基礎(chǔ)平臺(tái)。Figure對(duì)象則相當(dāng)于畫布，它能夠承載多個(gè)圖表，位于Canvas對(duì)象的上方，構(gòu)成用戶交互的應(yīng)用層的最底層。Axes對(duì)象則代