如何在 Python 中绘制多个图形？

引言

对于数据科学家、数据分析师以及任何其他从事数据可视化工作的人来说，在 Python 中绘制多个图形的能力至关重要。借助 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 等强大的库，用户可以在 Python 中生成各种图形并根据自己的需求进行修改。在以易于理解的方式呈现复杂数据、比较数据集或突出显示模式时，能够同时显示多个图形非常有用。

您将通过本文学习如何在 Python 中绘制多个图形，本文将从基础知识开始，逐步深入到更高级的方法。我们将介绍管理多个图形、使用 Seaborn 和 Plotly 的附加功能进行更复杂的视觉化以及使用 Matplotlib 的 subplot() 和 sub-plots() 例程在单个图形内创建多个图形。

了解如何绘制多个图形可以帮助您更全面地展示数据并根据视觉洞察做出更明智的决策。无论是在数据分析、机器学习模型、报告准备等场景中，掌握此领域将提高您清晰有效地传达发现的能力。通过遵循本课程，您将获得自信地生成和修改 Python 中多个图形所需的技能和资源。

Python 绘图库

Python 提供了许多强大的库来创建各种图形和可视化。以下是主要的 Python 图形库：

Matplotlib

Matplotlib 是最受欢迎的 Python 图形库之一，它提供了一个广泛的工具集，用于生成静态、交互式和动画可视化。它支持多种图形类型，包括折线图、散点图、条形图、直方图和饼图。Matplotlib 提供了大量自定义颜色、标签、位置和图例的选项。此外，它还通过 subplot() 和 subplots() 等技术，可以轻松地在单个图形中创建多个图形。此外，Matplotlib 与 pandas 和 NumPy 轻松集成，简化了数据管理和可视化。

Seaborn

Seaborn 是一个基于 Matplotlib 开发的高级框架，用于创建视觉吸引力强且信息丰富的统计图形。它简化了创建复杂视觉表示（如配对图、箱线图和提琴图）的过程。Seaborn 内置的主题增强了图表的美感。此外，它直接与 pandas DataFrame 集成，从而促进了数据可视化和绘图。

Plotly

Plotly 是一个交互式绘图包，非常适合生成基于 Web 的可视化。它支持多种图表类型，包括地理地图、折线图、散点图和 3D 图。Plotly 的交互功能允许将图形嵌入到 Jupyter Notebook 和网站中。此外，Plotly 与 Dash 集成，使 Python 程序员能够开发交互式 Web 应用程序。

Bokeh

Bokeh 是另一个用于创建动态可视化的强大框架。其图形设计简洁而吸引人。它能有效地处理大型数据集，是创建交互式仪表板和图形的绝佳选择。Bokeh 图形易于集成到在线应用程序中，因此是交互式数据可视化项目的绝佳选择。

Altair

Altair 是一个基于 Vega 和 Vega-Lite 可视化语法的规定性统计可视化工具包。它高度注重代码的清晰度和简洁性，使快速轻松地创建复杂的视觉效果成为可能。Altair 允许创建交互式图表，并能顺畅地与 pandas DataFrame 集成。您可以使用其声明性语法指定期望的结果，Altair 会处理其余部分。

示例

输出

结论

总而言之，在 Python 中绘制多个图形的能力是一项重要的数据可视化技能，有助于深入的数据分析和有效的比较。通过利用 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 等工具，您可以设计和定制各种图形以满足您的特定需求。设置标题和标签、一致地使用坐标轴、包含图例以及调整布局以避免重叠是关键技术。掌握和运用这些技术可以提高您可视化的影响力和清晰度，从而实现更好的沟通和数据解释。通过练习，您将能够创建视觉上吸引人且信息丰富的多图图形。