如何在Python绘制图形
Python提供了一种最流行的绘图库，称为Matplotlib。它是开源的，跨平台的，可以根据数组中的数据制作2D图。它通常用于数据可视化并通过各种图形表示。
Matplotlib最初由John D. Hunter于构思。matplotlib的最新版本是2.2.0，于1月发布。
在开始使用matplotlib库之前，我们需要在Python环境中安装。
安装Matplotlib
在终端中键入以下命令，然后按Enter。
上面的命令将在Windows操作系统上安装matplotlib库及其依赖包。
Matplotlib的基本概念
图形包含以下部分。让我们了解这些部分。
图：这是一个整体图，可以容纳一个或多个轴(曲线图)。我们可以将Figure看作是一块包含绘图的画布。
轴：一个图形可以包含多个轴。它由两个或三个(在3D情况下)Axis对象组成。每个轴由标题，x标签和y标签组成。
轴：轴是线状对象的数量，负责生成图形限制。
艺术家：艺术家是我们在图形上看到的全部对象，例如文本对象，Line2D对象和集合对象。大多数艺术家都与斧头息息相关。
pyplot简介
matplotlib提供了pyplot软件包，用于绘制给定数据的图形。 matplotlib.pyplot是使Matplotlib像MATLAB一样工作的一组命令样式函数。 pyplot软件包包含许多函数，这些函数用于创建图形，在图形中创建绘图区域，用标签装饰绘图，在绘图区域中绘制一些线等。
我们可以使用pyplot快速绘制图形。让我们看下面的例子。
绘制图的基本示例
这是生成简单图形的基本示例；该程序如下：
输出：
绘制不同类型的图
我们可以使用pyplot模块绘制各种图形。让我们了解以下示例。
1.线图
折线图用于将信息显示为一系列折线。这很容易绘制。考虑以下示例。
范例-
输出：
可以使用各种功能来修改生产线。它使图形更具吸引力。以下是示例。
范例-
2.条形图
条形图是最常见的图之一，用于表示与分类变量关联的数据。 bar()函数接受三个参数-分类变量，值和颜色。
范例-
3.饼图
图表是一个圆图，分为多个子部分或部分。它用于表示百分比或比例数据，其中每个饼图代表一个特定类别。让我们了解以下示例。
范例-
输出：
4.直方图
直方图和条形图非常相似，但是它们之间的差别很小。直方图用于表示分布，条形图用于比较不同的实体。直方图通常用于绘制与一组值范围相比的多个值的频率。
在以下示例中，我们获取了学生不同分数百分比的数据，并针对学生人数绘制了直方图。让我们了解以下示例。
范例-
输出：
让我们理解另一个例子。
示例-2：
输出：
5.散点图
散点图用于将变量与其他变量进行比较。它定义为一个变量如何影响另一变量。数据表示为点的集合。让我们了解以下示例。
范例-
输出：
示例-2：
输出：
在本教程中，我们讨论了在数据可视化中使用的所有基本图类型。要了解有关图的更多信息，请访问我们的matplotlib教程。
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