中国统计网 Python绘图库讲解：4大常用库你准备学哪个？
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为什么要写这篇文章？最近有不少粉丝来问我 ， Python绘图库太多 ， 我知不知道学哪一个？即使我选择了某一个绘图库后 ， 我也不知道怎么学 ， 我不知道第一步做什么 ， 也不知道接下来该怎么做 ， 四个字一学就忘 。
其实这也是我当时很困扰的一个问题 ， 我当时在学习完numpy和pandas后 ， 就开始了matplotlib的学习 。 我反正是非常崩溃的 ， 每次就感觉绘图代码怎么这么多 ， 绘图逻辑完全一团糟 ， 不知道如何动手 。
后面随着自己反复的学习 ， 我找到了学习Python绘图库的方法 ， 那就是学习它的绘图原理 。 正所谓：“知己知彼 ， 百战不殆” ， 学会了原理 ， 剩下的就是熟练的问题了 。
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！
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1
matplotlib绘图原理
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importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt#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：
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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 。
1.案例说明#1.导入相关库importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltdf=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=https://pcff.toutiao.jxnews.com.cn/p/20200808/df,color="steelblue",orient="v",estimator=sum)plt.show结果如下：
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【中国统计网 Python绘图库讲解：4大常用库你准备学哪个？】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 。
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