Jupyter 中的 Matplotlib | Jupyter 生成图表. - Python

Jupyter Notebook 是 Python 数据科学工具箱的一个重要组成部分，而 Matplotlib 则是一个非常流行的 Python 可视化库。在 Jupyter Notebook 中使用 Matplotlib 可以轻松地生成各种类型的图表。

Markdown 渲染后的效果：

安装 Matplotlib

在使用 Matplotlib 之前，需要先安装它。你可以使用 pip 来安装它，执行以下命令：

!pip install matplotlib

导入 Matplotlib

在开始生成图表之前，我们需要先导入 Matplotlib 库，并设置 Jupyter Notebook 中的绘图模式。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

我们使用 %matplotlib inline 命令可以让每个图表都被显示在输出单元格中。

创建图表

使用 Matplotlib 可以创建多种不同类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图、饼图等。

折线图

创建折线图是可视化数据的最佳方式之一，尤其是当你想要比较多个数据序列时。下面是一个简单的创建折线图的例子：

# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 8, 6, 4, 2]

# 创建折线图
plt.plot(x, y)

# 显示图表
plt.show()

输出：

散点图

散点图是用于表示两个变量之间的关系的图表。下面是一个简单的创建散点图的例子：

# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 8, 6, 4, 2]

# 创建散点图
plt.scatter(x, y)

# 显示图表
plt.show()

输出：

柱状图

柱状图常用于比较不同类别的项目之间的大小或数量。下面是一个简单的创建柱状图的例子：

# 创建数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
values = [10, 8, 6, 4, 2]

# 创建柱状图
plt.bar(labels, values)

# 显示图表
plt.show()

输出：

饼图

饼图通常用于显示类别占比。下面是一个简单的创建饼图的例子：

# 创建数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
sizes = [10, 8, 6, 4, 2]

# 创建饼图
plt.pie(sizes, labels=labels)

# 显示图表
plt.show()

输出：

总结

在 Jupyter Notebook 中使用 Matplotlib 可以方便的生成各种类型的图表。在创建图表之前需要导入 Matplotlib 库，并设置绘图模式。常见的图表类型包括折线图、散点图、柱状图和饼图。