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Matplotlib 可以说是 Python 中最流行的可视化库。图书馆很大，很难真正学到图书馆里的所有东西。我已经分享了很多在 matplotlib 中制作更好的视觉效果的情节、技巧和提示。在这篇文章中，我想分享一些简单但有效的技巧，使情节看起来更好，更有吸引力。
第一个只是简单的深色背景。你可以通过简单的黑色背景来制作一个简单的线条图。这是:
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
with plt.style.context('dark_background'):
plt.plot([1, 12, 4, 10, 3, 11, 2], 'r-o',)
plt.plot([3, 9, 2, 7, 6, 14, 4], 'g-v')
plt.show()
这难道不比常规的默认样式更好吗？
还有另一个深色背景选项，可以安装更多样式，使用此选项:
!pip install mplcyberpunk
让我们在同一个地块上使用这种风格:
import mplcyberpunkplt.style.use("cyberpunk")plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot([1, 12, 4, 10, 3, 11, 2], marker = 'v')
plt.plot([3, 9, 2, 7, 6, 14, 4], marker = 'd')
plt.plot([2, 5, 9, 15, 7, 10, 6], marker = 's')
mplcyberpunk.add_glow_effects()
plt.show()
请注意，我们还使用了发光效果来进一步增强外观。
保持这种相同的风格，下一个情节将是断条情节。当数据范围很大时，常规的条形图并不太适用。在一个数据集中，如果你在数据中有一个极端的范围，破条图可以是一个可视化它们的选项。
plt.figure(figsize = (8, 5))
xranges = [(3, 4), (100, 10), (200, 20)]
yrange = (50, 7)
plt.broken_barh(xranges, yrange, facecolors='green')xranges = [(8,3), (170, 19),(240, 21)]
yrange = (45, -6)
plt.broken_barh(xranges, yrange, facecolors='blue')xranges = [(13, 6), (210, 50),(400, 100)]
yrange = (30, 2)
plt.broken_barh(xranges, yrange, facecolors='red')
plt.xlabel('Sales')
plt.ylabel('Days of the Month')
plt.show()
这一次我没有使用任何发光效果。
在接下来的图中，我们将使用 Kaggle 的心脏数据集。请随意从以下链接下载数据集:
www.kaggle.com](https://www.kaggle.com/datasets/zhaoyingzhu/heartcsv)
以下是前五行数据:
import pandas as pd
df = pd.read_csv("Heart.csv")
df.head()
看胸痛栏。胸痛有四种类型。让我们制作一个数据框架，其中胸痛类别为列，相应的 RestBPs 为行值:
cp = df.set_index([df.groupby('ChestPain').cumcount(), 'ChestPain'])['RestBP'].unstack()
cp = cp.dropna()
cp
下一个图将绘制每种类型胸痛的平均 RestBP，在每个点的下方，将显示相应的数据。
plt.plot(cp_array.mean(axis = 0), '-o', label = "Mean chestpain", c='red')
plt.xticks([])plt.table(cellText=[['%1.2f' % xxx for xxx in xx] for xx in cp_array], cellColours = plt.cm.GnBu(cp_array), loc = "bottom")
plt.show()
这对于太大的数据集可能没有帮助。但是对于一个不太大的数据集，这是非常有用的。
有时候加个图能让一个简单的情节更像样。在上面的图中，我们正在处理胸痛数据。当我们将胸部 x 射线图像添加到图中时，请查看图的外观:
import matplotlib.image as image
im = image.imread("xray.jpg")plt.figure(figsize=(6, 6))
plt.plot(cp_array.mean(axis = 0), '-o', label = "Mean chestpain", c = 'red')
plt.figimage(im, 60, 29, cmap = "ocean", alpha=0.2)
请随意从这个链接下载我使用的 x 光图像:
[## main rashida 048/Data-visualization-in-python/Xray . jpg
github.com](https://github.com/rashida048/Data-visualization-in-python/blob/main/xray.jpg)
请用不同的背景图片试试。你可能会发现更多有趣的图片。
最后，我想介绍另一个有趣的数字，将介绍一个卡通的外观。你也可以为这种类型的情节找到合适的观众。
plt.style.use('default')
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.xkcd(scale=3, length=400)
sns.boxplot(x = "ChestPain", y = "RestBP",data = df)
请随意更改 plt.xkcd()函数中的参数值并使用它们。
Matplotlib 库中有许多有趣的元素。我试着介绍了一些 Matplotlib 剧情中有趣好玩的元素。我希望您能够在自己的项目中使用它们。
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