Python Matplotlib可视化绘图常用图表绘制代码汇总

在Python中，Matplotlib是一个非常流行的可视化库，用于绘制各种图表。以下是一些常用的图表绘制代码的示例：

1. 绘制线形图

   import matplotlib.pyplot as plt
   x = [1, 2, 3, 4, 5]
   y = [2, 3, 5, 7, 11]
   plt.plot(x, y)
   plt.xlabel('X轴标签')
   plt.ylabel('Y轴标签')
   plt.title('线形图')
   plt.show()

2. 绘制柱状图

   import matplotlib.pyplot as plt
   categories = ['Category1', 'Category2', 'Category3']
   values = [10, 15, 7]
   plt.bar(categories, values)
   plt.xlabel('类别')
   plt.ylabel('值')
   plt.title('柱状图')
   plt.show()

3. 绘制散点图

   import matplotlib.pyplot as plt
   import numpy as np
   x = np.random.rand(50) * 10
   y = np.random.rand(50) * 10
   plt.scatter(x, y)
   plt.xlabel('X轴标签')
   plt.ylabel('Y轴标签')
   plt.title('散点图')
   plt.show()

4. 绘制饼图

   import matplotlib.pyplot as plt
   labels = ['A', 'B', 'C']
   sizes = [15, 30, 55]
   plt.pie(sizes, labels=labels)
   plt.title('饼图')
   plt.show()

5. 绘制热力图（heatmap）
   首先，我们需要使用Pandas和NumPy库生成一些数据：

   import pandas as pd
   import numpy as np
   import seaborn as sns; sns.set()  # for plot styling consistency with Matplotlib's defaults (optional)
   import matplotlib.pyplot as plt; plt.rcParams['figure.figsize'] = (8, 6)  # for consistent figure sizes (optional)