写在前面：

自学+实践是检验大学课程是不是水课和是否有用的试金石，是有用武器

关于数据可视化

（下文所使用的示例库为：matplotlib）

在python中，数据可视化就是简单的画图（不要被感觉很宏大其实很渺小的学术词所吓到）

因此我们已知需要画图，我们必须要让我们的计算机知道“他需要搬出画图工具”这件事，在python中如何告知呢？那就要用到我们就需要进行：

第三方库导入

import matplotlib.pyplot as plt #计算机请你拿出画图工具喔~

对第三方库导入还不熟悉的童鞋可以参考这篇：Python篇（基础）：在Python导入第三方库的标准格式-CSDN博客

第三方库导入简单讲解

• matplotlib：Python 最著名的 数据可视化库，用于绘制各种图表（折线图、散点图、柱状图等）
• pyplot：matplotlib的核心子模块，提供 MATLAB 风格的绘图接口，并且其中还包含常用绘图函数：如plot( )，scatter( )，bar( )，show( )等等
• as plt：为 matplotlib.pyplot 设置别名plt，为了简化代码，使得plt.函数名=matplotlib.pyplot.函数名）

怎么画图呢？我们既然导入了matplotlib库，我们就可以开始画类似于折线图，散点图，柱状图等等（可不是说乱涂乱画的那个画图喔），我们继续

折线图polt()

我们先有一个折现图的概念，这样方便我们理解其本身以及代码：

折线图的特点

​

我们不难发现几个关键点：

双变量关系： 通过​​双Y轴设计​​（左侧振幅轴/右侧衰减系数轴）解决量纲差异问题

数据的特点：在同一坐标系中整合​​三种不同量纲​​的数据（振幅、衰减系数）

数据之间的相关性：可以直观的感受动态趋势的可视化

还有一些有关于表格外表的变量：表格名称，曲线颜色，坐标刻度等

我们再来看折线图本身的代码：

绘画折线图的代码

plt.plot(x,y,color,linewidth,linestyle.…)#

简单的，我们把plt.plot()定义为前缀，那么后缀就是括号内的内容：

前缀的内容

plt代表我们让计算机拿出来的工具，后缀.plot是“散”的意思，放在一起就是需要用plt工具去画折线图的意思。

后缀的内容

那些是目标散点图的具体参数，可以理解为要告诉计算机我要让他画一个什么样的散点图。

那么我们不难理解，绘图的重点在后缀那些影响图本身的参数上，下面来介绍内置参数

常用的内置参数

核心数据参数​​

x和y​

• ​​作用​​：分别指定横轴和纵轴数据（列表、数组或 pandas 列）
• ​​示例​​：plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
• ​​说明​​：若省略 x，则默认以 0, 1, 2,... 作为横坐标

---

格式字符串参数（fmt）​​

通过组合字符快速定义线条样式（格式：“[颜色][标记][线型]”）：

​​类型​​	​​字符​​	​​说明​​	​​示例​​
​​颜色​​	'b'	蓝色（blue）	'b' → 蓝线
	'r'	红色（red）	'r*' → 红点
	'g'	绿色（green）	'g--' → 绿虚线
​​标记​​	'o'	圆圈标记	'ro' → 红圈
	's'	正方形标记	'bs' → 蓝方块
	'^'	上三角标记	'g^' → 绿三角
​​线型​​	'-'	实线（默认）	'k-' → 黑实线
	'--'	虚线	'c--' → 青虚线
	':.'	点划线	'm:.' → 洋红点划线

​​示例组合​​：

• 'ro--'：红色圆圈标记 + 虚线
• 'g:'：绿色点线（无标记)

---

关键字参数（精细控制）​​

​​参数​​	​​说明​​	​​常用值示例​​
color / c	自定义颜色（名称/RGB/十六进制）	color='#008000'（深绿色）
linestyle / ls	线型样式	linestyle='dashdot'
linewidth / lw	线条宽度（磅）	linewidth=2.5
marker	数据点标记形状	marker='D'（菱形）
markersize / ms	标记大小	markersize=8
markerfacecolor	标记填充色	markerfacecolor='yellow'
label	图例标签文本	label='销售额'
alpha	透明度（0-1）	alpha=0.7

---

 如何输出图像（需要严格执行先后顺序）

那么最后的问题来了：我们如何让计算机输出他绘画的图呢？

我们需要分解步骤（需要严格执行先后顺序）：

1，保存图片

plt.savefig(
    'high_quality_plot.png',# 图片名称
    dpi=300,                # 提高分辨率（默认100）
    bbox_inches='tight',    # 自动去除多余白边 ✔️
    transparent=True,       # 透明背景（适合网页）
    facecolor='lightblue'   # 自定义背景色
)

2，展示图片

plt.show()  # 显示图形

ps：为什么输出不了中文的标题？可以看这篇：

Python基础篇：数据可视化的图片为什么不能输出中文？-CSDN博客

举个例子

可根据上述内容来理解下列代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 20)
y = np.sin(x)

plt.plot(
    x, y, 
    'ro--',          # 格式字符串：红色圆圈 + 虚线
    linewidth=2,      # 线宽2磅
    markersize=8,     # 标记大小8
    markerfacecolor='white',  # 标记内部白色
    label='正弦曲线'   # 图例标签
)
plt.legend()   #通过 label 参数为数据系列命名
plt.grid(True) #显示网格线​
plt.savefig('plot.png', dpi=300,bbox_inches='tight',transparent=False)
plt.show()

 生成结果如下：