第 9 章 绘图和可视化

信息可视化（也叫绘图）是数据分析中最重要的工作之一。它可能是探索过程的一部分，例如，帮助我们找出异常值、必要的数据转换、得出有关模型的idea等。另外，做一个可交互的数据可视化也许是工作的最终目标。Python有许多库进行静态或动态的数据可视化，但我这里重要关注于matplotlib（http://matplotlib.org/）和基于它的库。

matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。该项目是由John Hunter于2002年启动的，其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。matplotlib和IPython社区进行合作，简化了从IPython shell（包括现在的Jupyter notebook）进行交互式绘图。matplotlib支持各种操作系统上许多不同的GUI后端，而且还能将图片导出为各种常见的矢量（vector）和光栅（raster）图：PDF、SVG、JPG、PNG、BMP、GIF等。除了几张，本书中的大部分图都是用它生成的。

随着时间的发展，matplotlib衍生出了多个数据可视化的工具集，它们使用matplotlib作为底层。其中之一是seaborn（http://seaborn.pydata.org/），本章后面会学习它。

学习本章代码案例的最简单方法是在Jupyter notebook进行交互式绘图。在Jupyter notebook中执行下面的语句：

  1. %matplotlib notebook
  • 9.1 matplotlib API入门
  • 9.2 使用pandas和seaborn绘图
  • 9.3 其它的Python可视化工具
  • 9.4 总结