Python想必已經是大家最為熟悉不過的程式語言了，得益於它的易上手性，以及強大的兼容性和開源性，已經受到了廣泛「程序猿」的喜愛哦，通過前面幾次，咱們已經把Python的前世今生和Python的模塊化編程聊完了，這兩天收到朋友的私信說想了解點Python數據可視化相關的東東，俺想了下，就這樣好啦，以後呢，就把Python的基礎知識和實戰的專業知識點進行穿插講解啦，這樣既能讓入門的朋友快速熟悉Python，又能使已經熟悉Python基礎知識的朋友快速熟悉一些實戰的專業知識點哦！
好啦，既然有朋友提出需要來啦，那今天咱們就聊點Python數據可視化相關的東東吧，說到Python的數據可視化呢，就必須提Python的一個庫哦，它就是大名鼎鼎的matplotlib庫，也是目前用得最多的Python數據可視化庫哦，matplotlib其實把MatLab的很多優點都借鑑了過來，所以呢，熟悉MatLab的朋友，對於matplotlib是上手很快的哦！
到這可能會有朋友問了哈？你說滴這個matplotlib庫到底是啥東東呢？那咱們就說一下吧！其實呢，matplotlib庫是Python中用於繪製二維啦、三維啦等這些圖標的數據可視化工具哦，它滴特點也是很有優勢滴，比如它可以使用一些簡單的繪圖語句就可實現複雜的繪圖效果，而且可以以交互式操作實現漸趨精細的圖形效果，此外呢還可以對圖表的組成元素實現精細化控制，還有等等特點和優勢，說到這你是不是已經對matplotlib的興趣激增了呢？好啦，那咱們就正式開始介紹matplotlib庫吧！
首先呢，介紹一下matplotlib庫的安裝
一定要記住哦，Python的強大就在於它有很多很多很多很多滴第三方庫可直接隨手拈來使用，這裡俺用了四個「很多」，這麼強調是為了突出它真的有很多第三方庫哦！
好啦，在此呢，咱們再介紹個科學計算包，它就是Numpy包，它是matplotlib庫的基礎哦，因為Numpy包可輸出很多滴數據供matplotlib庫調用進行繪圖和數據可視化哦！
那matplotlib庫和Numpy包怎麼安裝呢？就是按如下的方式安裝嘍，如果你在安裝過程中未安裝成功，那是因為你木有調用國內的鏡像源哦，直接調用國外的速度是首先而且很慢且容易超時斷掉滴哦！關於怎麼調用國內的鏡像源安裝，請不熟悉的朋友看前面咱們專題討論過的文章哦！在這就不重複啦！
pip install matplotlib
那下面咱們就老習慣，用舉「慄子」的方式開始吧！
使用matplotlib庫的plot()函數顯示變量的趨勢
首先呢，先說一下，plot()函數的格式吧：
matplotlib.plot(x, y, ls=』-』, lw=1, label=』name』)
說明一下哦，x, y呢大家都清楚哈，就是x軸和y軸上的數值哦，ls參數呢就是linestyle代表線條的風格哦，當然有很多線條風格啦，後面咱們會詳細聊哦，lw參數呢就是linewidth代表線條的寬度哦，label參數就不用說啦，大家都清楚哈，就是圖標的標籤哦！
好啦，下面正式舉個「慄子」吧：
咱們運行一下看看吧：
運行上面指令後，會顯示如下的圖表哦，看到了嗎，就會生成相應的圖表哦！
使用matplotlib庫的scatter()函數顯示變量之間的關係
還是先說一下scatter()函數的格式吧：
matplotlib.scatter(x, y, c=』b』, label=』name』)
上面呢，x, y參數還是分別表示x軸和y軸的數值哦，c代表「color」表示散點圖的標記顏色哦，label參數還是表示圖表的標籤圖示哦！
好啦，下面再舉個「慄子」說一下scatter()函數的用法吧！與plot()函數類似哦！
運行一下看看效果如何哦：
運行上面指令會出現如下圖示哦：
好啦，關於matplotlib庫的函數還有很多很多哦，咱們以後慢慢的細細聊吧，今天還介紹這兩個，分別為plot()和scatter()函數哦，希望大家通過上面的兩個「慄子」能夠記住它倆的使用方法哦，俗話說「貪多嚼不爛」，咱們會對matplotlib庫的所有常用函數進行討論哦，慢慢積累，你會成為Python數據可視化的「大佬」哦！好啦，今天就聊到這吧，下次再見哦！
敬請關注「品位集結號」，為您帶來意外的小知識！