前言

本节为 Matplotlib 简单专题第一节，简单介绍 Matplotlib 的结构，画图三步法，以及介绍一个简单的折线图的绘制方法。
下一节内容围绕 折线图。
链接： https://blog.csdn.net/weixin_43098506/article/details/129333509

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正文

什么是，为什么选择

WHAT :
Matplotlib - Matrix（矩阵） + Plot（画图）+ library（库）：画图标的 python库。
Matplotlib 是专门用于 2D/3D 开发图表的工具，以渐进式、交互式方式实现数据可视化。

WHY :
数据可视化是整个数据挖掘的关键辅助工具。
通过数据化，我们可以清晰的理解数据，可以从而调整我们的分析方法。
推荐的数据可视化JS网站：
https://d3js.org/
https://echarts.apache.org/zh/index.html
https://matplotlib.org/

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快速上手

三层结构

最底层：canvas 画板层；
第二层：Figure 画布层；
第三层：Axes 绘图区，一个画布可以有多个绘图区；
坐标轴 axis、图例 legend 等辅助显示层、图像层都是建立在 Axes之上。

大多数初学者是直接在第三层中的图像层上直接进行绘图，但是对于一个复杂的数据以及其结构，我们就需要掌握更多更深的原理知识去辅助理解。

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图像层结构一览图

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画图三步法

代码部分：

1、创建画布

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()

2、绘制图像

# 以折线图举例
x = [1,0,9]
y = [4,5,6]
plt.plot(x,y)

3、显示图像

plt.show()

效果图：

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补充画布设置

设定图像的长宽以及清晰度

plt.figure(figsize=(), dpi=)
	# figsize 设定图的长宽
	# dpi 设定图像的清晰度

代码将图片保存

plt.savefig(path)
	# savefig 中存储的是路径+名称。
	# 注意save要写在 plt.show 的前面，因为 plt.show 会释放 figure 资源。

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下一节内容围绕 折线图。
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