昨天睡太少，睡眠債讓我早上直接睡爛，最後被遊戲體力沒清這件事給嚇醒了。也快到假日了，但鐵人賽內容說不定會變少，主要是星期日有 NCPC ，筆者為了學分有報名，而且還有準備學習新東西要長腦袋了頭好痛嗚嗚。回到主題，今天要把 Matplotlib 給搞完，一起看下去吧！

Matplotlib

Matplotlib 是 Python 及 NumPy 的繪圖庫，提供了物件導向的API，用於創建各種資料可視化圖表，也可以將繪圖嵌入到使用通用 GUI 工具包。

Matplotlib 的特徵和用途

• 圖表繪製：可以創建折線圖、柱狀圖、散點圖、餅圖等類型的圖表，可以用在視覺化資料的趨勢、分佈和比較
• 自定義設計：能夠自定義圖表的顏色、線條、標籤、標題等
• 多個子圖表：在同一個圖中可以建多個子圖，同時比較不同資料集或不同圖表
• 儲存圖表格式：圖表儲存成圖像文件（如 PNG 、 JPG ）、 PDF 和向量圖形

Matplotlib 使用

這裡放一些 Matplotlib 的語法

Matplotlib 匯入

import matplotlib.pyplot as plt

繪製散點圖（Scatter Plot）：

# 資料
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 20, 25, 30]
# 繪製散點圖
plt.scatter(x, y, label = '散點圖')
# 加入標籤
plt.xlabel('X軸')
plt.ylabel('Y軸')
# 加入圖例
plt.legend()
# 顯示圖表
plt.show()

繪製折線圖（Line Plot）：

# 資料
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 20, 25, 30]
# 繪製折線圖
plt.plot(x, y, label = '折線圖')
# 加入標籤
plt.xlabel('X軸')
plt.ylabel('Y軸')
# 加入圖例
plt.legend()
# 顯示圖表
plt.show()

繪製直方圖（Histogram）：

Copy code
# 資料
data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5]
# 繪製直方圖
plt.hist(data, bins = 5, edgecolor = 'k', alpha = 0.7, rwidth = 0.85, label = '直方圖')
# bins = 5 是直方圖的柱子（ bin ）的數量
# edgecolor = 'k' 設定柱子邊緣的顏色，'k'代表黑色
# alpha = 0.7 設定柱子的透明度
# rwidth = 0.85 設定柱子的寬度， 0.85 表示柱子的寬度為整個柱子間隔的 85％

# 加入標籤
plt.xlabel('X軸')
plt.ylabel('Y軸')
# 加入圖例
plt.legend()
# 顯示圖表
plt.show()

今天的內容是畫圖
實作會比較有趣
大家可以玩玩看
那今天的小實驗了會比較特殊！
是希望各位可以結合 Day 3 - 5 的內容
完成今天小實驗室

融合小實驗室

建一個陣列大小為 100 且包含 10 個隨機整數的 NumPy 陣列，將陣列轉成 Pandas Series，索引設置字母 'A' 到 'J' ，最後使用 Matplotlib 繪製一個長條圖， X 軸為字母索引（ A 到 J ）， Y 軸為對應的隨機整數

今天水了很多
其實 Matplotlib 還有更多有趣的用法
大家一起探索吧~
明天見！

參考資料

https://zh.wikipedia.org/zh-tw/Matplotlib