Python数据可视化常用4大绘图库原理详解

今天我们就用一篇文章，带大家梳理matplotlib、seaborn、plotly、pyecharts的绘图原理，让大家学起来不再那么费劲！

1. matplotlib绘图原理

关于matplotlib更详细的绘图说明，大家可以参考下面这篇文章，相信你看了以后一定学得会。

matplotlib绘图原理：http://suo.im/678FCo

1）绘图原理说明

通过我自己的学习和理解，我将matplotlib绘图原理高度总结为如下几步：

导库;创建figure画布对象;获取对应位置的axes坐标系对象;调用axes对象，进行对应位置的图形绘制;显示图形;

2）案例说明

# 1.导入相关库
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
# 2.创建figure画布对象
figure = plt.figure()
# 3.获取对应位置的axes坐标系对象
axes1 = figure.add_subplot(2,1,1)
axes2 = figure.add_subplot(2,1,2)
# 4.调用axes对象，进行对应位置的图形绘制
axes1.plot([1,3,5,7],[4,9,6,8])
axes2.plot([1,2,4,5],[8,4,6,2])
# 5.显示图形
figure.show()

结果如下：

2. seaborn绘图原理

在这四个绘图库里面，只有matplotlib和seaborn存在一定的联系，其余绘图库之间都没有任何联系，就连绘图原理也都是不一样的。

seaborn是matplotlib的更高级的封装。因此学习seaborn之前，首先要知道matplotlib的绘图原理。由于seaborn是matplotlib的更高级的封装，对于matplotlib的那些调优参数设置，也都可以在使用seaborn绘制图形之后使用。

我们知道，使用matplotlib绘图，需要调节大量的绘图参数，需要记忆的东西很多。而seaborn基于matplotlib做了更高级的封装，使得绘图更加容易，它不需要了解大量的底层参数，就可以绘制出很多比较精致的图形。不仅如此，seaborn还兼容numpy、pandas数据结构，在组织数据上起了很大作用，从而更大程度上的帮助我们完成数据可视化。

由于seaborn的绘图原理，和matplotlib的绘图原理一致，这里也就不详细介绍了，大家可以参考上面matplotlib的绘图原理，来学习seaborn究竟如何绘图，这里还是提供一个网址给大家。

seaborn绘图原理：http://suo.im/5D3VPX

1）案例说明

# 1.导入相关库
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_excel("data.xlsx",sheet_name="数据源")

sns.set_style("dark")
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
# 注意：estimator表示对分组后的销售数量求和。默认是求均值。
sns.barplot(x="品牌",y="销售数量",data=df,color="steelblue<i>本文来源gaodai$ma#com搞$代*码*网</i>",orient="v",estimator=sum)
plt.show()

结果如下：

注意：可以看到在上述的绘图代码中，你应该有这样一个感受，图中既有matplotlib的绘图代码，也有seaborn的绘图代码。其实就是这样的，我们就是按照matplobt的绘图原理进行图形绘制，只是有些地方改成seaborn特有的代码即可，剩下的调整格式，都可以使用matplotlib中的方法进行调整

3. plotly绘图原理

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[搞代码]

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