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Python中Matplotlib模块做数据可视化

2026-10-21 13:27:27

Python中Matplotlib模块做数据可视化

Matplotlib是Python核心的绘图库之一，它提供类似MATLAB的绘图接口，支持折线图、散点图、柱状图、等高线图等多种图表类型，是数据分析和科学计算的可视化基础工具。常与NumPy、Pandas配合使用。下面分享一个泰坦尼克号生存预测的可视化案例，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'

import pandas as pd

titanic = pd.read_csv(".\\titanik\\train.csv")

# 数据情况分析

fig = plt.figure(figsize=(12, 9), dpi=100)

fig.set(alpha=0.2) # 设定图表颜色alpha参数

plt.subplot2grid((2,3),(0,0))

titanic.Survived.value_counts().plot(kind='bar')

plt.title("获救情况 (1为获救)")

plt.ylabel("人数")

plt.subplot2grid((2,3),(0,1))

titanic.Pclass.value_counts().plot(kind="bar")

plt.ylabel("人数")

plt.title("乘客等级分布")

plt.subplot2grid((2,3),(0,2))

plt.scatter(titanic.Survived, titanic.Age)

plt.ylabel("年龄")

plt.title("按年龄看获救分布 (1为获救)")

plt.subplot2grid((2,3),(1,0), colspan=2)

titanic.Age[titanic.Pclass == 1].plot(kind='kde')

titanic.Age[titanic.Pclass == 2].plot(kind='kde')

titanic.Age[titanic.Pclass == 3].plot(kind='kde')

plt.xlabel("年龄")

plt.ylabel("密度")

plt.title("各等级的乘客年龄分布")

plt.legend(('头等舱', '2等舱','3等舱'),loc='best')

plt.subplot2grid((2,3),(1,2))

titanic.Embarked.value_counts().plot(kind='bar')

plt.title("各登船口岸上船人数")

plt.ylabel("人数")

plt.tight_layout()

运行上述代码，可以得到可视化图：

如需数据集，在后台回复关键词“泰坦尼克号”即可获取csv数据集文件，本项目非常适合大学生的数据分析作业或者项目案例，或者为其他的研究者提供数据分析的思路。也可以修改color颜色参数，得到更好的效果：

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