python数据可视化之Matplotlib
可视化是在整个数据挖掘的关键辅助工具，可以清晰的理解数据，从而调整我们的分析方法。
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1. Matplotlib 基本概念
Matplotlib是python的一个数据可视化工具库，专门用于开发2D图表(包括3D图表)， 操作简单。
2. Matplotlib三层结构
容器层
容器层由Canvas、Figure、Axes三部分组成。
Canvas位于最底层的系统层，充当画板，即放置Figure的工具。
Figure是Canvas上方的第一层，也是需要用户来操作的应用层的第一层，在绘图的过程中充当画布的角色。
Axes是应用层的第二层，在绘图的过程中相当于画布上的绘图区的角色。
Figure:指整个图形(可以通过plt.figure()设置画布的大小和分辨率等)
Axes(坐标系):数据的绘图区域
Axis(坐标轴)：坐标系中的一条轴，包含大小限制、刻度和刻度标签
特点为：
一个figure(画布)可以包含多个axes(坐标系/绘图区)，但是一个axes只能属于一个figure。
一个axes(坐标系/绘图区)可以包含多个axis(坐标轴)，包含两个即为2d坐标系，3个即为3d坐标
辅助显示层
辅助显示层为Axes(绘图区)内的除了根据数据绘制出的图像以外的内容，主要包括Axes外观(facecolor)、边框线(spines)、坐标轴(axis)、坐标轴名称(axis label)、坐标轴刻度(tick)、坐标轴刻度标签(tick label)、网格线(grid)、图例(legend)、标题(title)等内容。
图像层
图像层指Axes内通过plot、scatter、bar、histogram、pie等函数根据数据绘制出的图像
总结
Canvas(画板)位于最底层，用户一般接触不到;
Figure(画布)建立在Canvas之上;
Axes(绘图区)建立在Figure之上;
坐标轴(axis)、图例(legend)等辅助显示层以及图像层都是建立在Axes之上。
3.plt的基本用法
3.1 Figure对象
matplotlib的图像都位于Figure对象中，我们可以调用plt.figure()来创建Figure对象。
fig = plt.figure()
figure有一个比较重要的参数figsize，它衡量图片的大小和纵横比(单位为inch)：
fig = plt.figure(figsize=(4,5))
比如，以上代码代表建立一个宽度为4inch，高度为5inch的figure对象。
3.2 plot的使用
有了figure对象之后，就可以利用plot函数作图了。注意不可以使用figure对象来调用plot，按照惯例我们使用plt.plot()来作图，而图像自动分配到上一个建立的figure中。
3.3 如何在同一个figure内部设置多个图片
figure对象调用add_subplot函数来添加figure内部不同位置的图片，add_subplot函数的3个参数分别为figure内部纵向和横向的字图片个数，以及当前创建的子图片是第几个，例如：无锡看妇科的医院 http://www.ytsgfk120.com/
fig = plt.figure()
# add_subplot返回的是一个subplot对象
sp1 = fig.add_subplot(2,3,1)
sp2 = fig.add_subplot(2,3,2)
sp3 = fig.add_subplot(2,3,3)
sp4 = fig.add_subplot(2,3,4)
fig
如果要在subplot内部作图，我们只需要用对应的subplot对象调用plot即可：
sp1.plot(np.random.randn(50), 'k--', color='r')
fig
3.4 如何调整subplot的间距
有时候各subplot的间距会过大或者过小，这时候与我们需要使用subplots_adjust函数来调整间距：
fig.tight_layout() # 调整整体空白
plt.subplots_adjust(wspace =0, hspace =0) # 调整子图间距
plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None,wspace=None,hspace=None)
参数详解：
left = 0.125 # the left side of the subplots of the figure
right = 0.9 # the right side of the subplots of the figure
bottom = 0.1 # the bottom of the subplots of the figure
top = 0.9 # the top of the subplots of the figure
wspace = 0.2 # the amount of width reserved for blank space between subplots,
# expressed as a fraction of the average axis width
hspace = 0.2 # the amount of height reserved for white space between subplots,
# expressed as a fraction of the average axis height
# 调整fig内部的subplot长宽间距都为0.5
fig.subplots_adjust(wspace = 0.5, hspace = 0.5)
fig
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