九道门内丨其实，用 Matplotlib 可视化数据，也没那么难！

Matplotlib 是一个之前心等瓦，用作在 Python 之前创建人静态、动画和交互式仿真。它能够创建人相异种类的仿真报告，如折线上图、散点上图、概率分布、条形上图、糕点上图、筒形上图等等。Matplotlib 瓦还支持图像读取。

如果你打算学习样本分析或样本仿真，那你绝对必须了解 Matplotlib，因为它是 python 之前用作样本仿真的最强而有力的瓦之一。在本文之前，我将介绍如何仿真相异种类的上图表。

注意： 在这篇文章之前，我将用于 mac OS 作为MS-DOS会，PyCharm 作为 IDE。

加装

首先，我要在 PyCharm 上加装 matplotlib。Windows 系统会：默认“档案”，然后转往到“另设”。在“另设”下，选择 Python 计划，然后选择“Python 程序语言”。macOS 系统会：选择 Python 计划并默认 PyCharm，转往到首选项选择 Python 程序语言。

你会注意到“ + ”按钮。默认它并在搜寻URL之前搜寻 Matplotlib。这时候就能在前方注意到 Matplotlib 自带，右边是它的描述和版本。

选择 Matplotlib，默认左方的“加装自带”，开始加装软件自带。

绘上图种类

条形上图

用作揭示数差值和分类差值二者之间的关联。

在条形上图之前，一个轴问到特定类型的列，另一个轴问到特定类型的差值或计数。

整体用于法则：

概率分布

概率分布是样本的上绘图问到多种形式。虽然完全一致的讯息可以以表格多种形式呈现，但概率分布更易识别相异的样本、用到频率和类型。

整体用于法则：

散点上图

用作揭示变数二者之间的关联，并用于点进行绘上图，或者用作揭示两个数差值变数二者之间的关联。

整体用于法则：

面积上图

面积上图基于折线上图，以上绘图的方式揭示定量样本。轴和线二者之间的区外通常用色调、纹理和纹饰填满来特别强调。通常，我们用于面积上图来非常两个或两个以上的数量。

整体用于法则：

糕点上图

糕点上图是指一个圆形的上绘图被分为若干个部分，即糕点上图的腌。它主要用作揭示一般而言或比例样本，每个糕点上图腌就代表一个类型。

整体用于法则：

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