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在深入研究这些库之前，首先，我们需要一个数据库来绘制数据。我们将在本完整教程中使用 tips database。让我们讨论一下这个数据库的简介。
使用的数据库
tips 数据库
tips 数据库是20世纪90年代初期顾客在餐厅的两个半月的小费记录。它包含 6 列，例如 total_bill、tip、sex、smoker、day、time、size。
您可以从这里下载 tips 数据库。
例子：
import pandas as pd
# 读取数据库
data = pd.read_csv("tips.csv")
# 打印前 10 行
print(data.head(10))
输出：
Matplotlib
Matplotlib 是一个易于使用的低级数据可视化库，它构建在 NumPy 数组上。它由散点图、线图、直方图等各种图组成。 Matplotlib 提供了很大的灵活性。
要安装此库，请在终端中输入以下命令。
pip install matplotlib
安装 Matplotlib 后，让我们看看使用这个库最常用的绘图。
散点图
散点图用于观察变量之间的关系，并用点来表示它们之间的关系。matplotlib 库中的scatter()方法用于绘制散点图。
例子：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据库
data = pd.read_csv("tips.csv")
# day 对 tip 的散点图
plt.scatter(data['day'], data['tip'])
# 为 Plot 添加标题
plt.title("Scatter Plot")
# 设置 X 和 Y 标签
plt.xlabel('Day')
plt.ylabel('Tip')
plt.show()
输出：
如果我们可以添加颜色并更改点的大小，则此图会更有意义。我们可以通过分别使用 scatter 函数的c 和 s参数来做到这一点。我们还可以使用colorbar()方法显示颜色条。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据库
data = pd.read_csv("tips.csv")
# day对tip的散点图
plt.scatter(data['day'], data['tip'], c=data['size'],
s=data['total_bill'])
# 为Plot添加标题
plt.title("Scatter Plot")
# 设置 X 和 Y 标签
plt.xlabel(<strong style="color:transparent">来2源gaodaima#com搞(代@码&网</strong>'Day')
plt.ylabel('Tip')
plt.colorbar()
plt.show()
折线图
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转载请注明原文链接：Python 数据可视化之Matplotlib详解
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