5.2 matplotlib数据可视化 - 大数据金融(Big Data in Finance)

matplotlib(https://matplotlib.org/)是一个用于生成出版级质量的绘图包。该项目由John Hunter于2002年发起，目的在于在Python环境下进行Matlab（一种针对科学计算的软件）风格的绘图。

Matplotlib最初由John D. Hunter编写，第一个公开版本于2003年发布。Michael Droettboom在John Hunter于2012年8月去世前不久被提名为matplotlib的首席开发者，Thomas Caswell于2014年加入，他现在(2021年)是首席开发者。

1. 一张图片的解剖¶

matplotlib图形由多个元素的层次结构组成，当这些元素放在一起时，就形成了实际的图形。

figure - 图形; title - 标题; tick - 刻度; axis - 轴; label - 标签; line - 线; scatter plot - 散点图； grid - 网格; legend - 图例; spine - 图脊;

任何基本部件的一个重要属性是zorder属性，它在图中指示了基本部件的虚拟深度。这个zorder值用于在渲染基本部件之前从最低到最高排序。这样就可以控制什么在什么的后面。大多数绘图者都创建一个默认的zorder值，这样各个图形部件可以恰当的渲染。例如，图脊、刻度和刻度标签通常在实际图形的后面。

为了方便使用，matplotlib还定义了一些预定义的zorder值，常用的有以下几种：

图形部件	zorder值	用途
`legend`	5	用于表示图例。
`text`	3	用于表示图形中的文本标签。
`line`	2	用于表示图形中的线条，如直线、曲线等。
`patch`	1	用于表示图形中的填充区域，如矩形、圆形等。

这些预定义的zorder值可以在绘图时直接使用，也可以通过设置zorder属性来自定义其他值。通过合理设置zorder属性，可以控制图形元素的叠加顺序，从而实现更灵活的图形绘制。

2. matplotlib库的安装¶

请在jupyter-lab新建一个Terminal（终端），输入命令如下：

pip install matplotlib --user -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

其中，https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple为指定pypi镜像地址，加快下载速度。在安装的过程中，如果需要打断或者终止以上命令，使用ctrl+c。

练习：安装matplotlib库¶

安装matplotlib库
使用import关键词来加载matplotlib库

3. 一个标准绘图流程¶

[1]初始化(initialize)¶

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

[2]准备(prepare)¶

X = np.linspace(0, 8*np.pi, 1000)  #np.pi 圆周率
Y = np.sin(X)

[3] 渲染(Render)¶

plt.figure(figsize=(6,2))   # 很重要！！！ 生成一个空的图形 
plt.plot(X, Y, '-')         # 绘制别的图形，只需要修改这里
plt.show()                # 很重要！！！显示绘制的图形

练习¶

使用pandas库读取世界幸福报告数据集，路径为：‘datasets/world-happiness-report-china.csv’，读取完赋值给变量df
横坐标变量X为’年份’，纵坐标变量Y为’幸福指数’
绘制幸福指数随年份变化的折线图
观察图形，你能得出什么结论？

参考¶

Nicolas P.Rougier, Scientific Visualization: Pyhon & Matplotlib[M], https://github.com/rougier/scientific-visualization-book/
matplotlib的绘图示例：https://matplotlib.org/stable/gallery/index.html