什麼是 python matplotlib:

Matplotlib 是一個強大的 Python 程式語言繪圖庫。它提供了廣泛的函數和工具來創建各種類型的視覺化，例如線圖、散點圖、長條圖等。

Matplotlib 是高度可自訂的，可讓您控制繪圖的幾乎每個方面。您可以自訂顏色、線條樣式、標記樣式、標籤、標題、軸、圖例和註釋等屬性，以建立出版物品質的圖形。

Matplotlib 的常見例子：

假如你有一天想要分享一些數據，但難以用肉眼去觀察excel數據，那麼你便可以用一個圖表，和大家分享數據之中的差距及更易理解，你便可以使用matplotlib來製作圖表。

1. 報告和簡報
   -呈現資料
2. 資料視覺化
   -用於模擬結果、繪製數學函數、顯示統計數據以及為分析
3. 資料分析與探索
   -matplotlib提供了自訂選項來微調繪圖的外觀以滿足特定要求。

事前準備

你需要從終端機下載這兩個python的模組

pip install matplotlib

pip install numpy

例子:

np.array這裏說暫時不提及，你可以當他是一個list擴充版，因為他擁有眾多內容，是一個類別，未來的二十天也會有機會和大家分享numpy的各種功能，敬請期待。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.title("example map")
xpoints = np.array([0, 100])
ypoints = np.array([0, 250])

plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()

執行結果:

map2例子(展示title)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.title("example map")
xpoints = np.array([0, 100])
ypoints = np.array([0, 250])

plt.xlabel('This is X-axis')
plt.ylabel('This is Y-axis')

plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()

執行結果:

map3例子

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.xlabel('This is X-axis')
plt.ylabel('This is Y-axis')

ypoints = np.array([3, 8, 1, 10])
xpoints = np.array([1, 2, 3, 12])


plt.plot(xpoints,ypoints, marker = '*')
plt.show()

執行結果:

你可以嘗試使用其他符號

https://www.w3schools.com/python/matplotlib_markers.asp

map3例子(隨機產生變數)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random

number_list=[]

for i in range(11):
  n=random.randint(1, 20)
  number_list.append(n)

ypoints = np.array(number_list)

plt.plot(ypoints, marker = 'o')
plt.show()

執行結果:(你應該會有不同的結果)

map4例子(改變顏色及加入標纖)

import matplotlib.pyplot as plt

plt.xlabel('This is X-axis')
plt.ylabel('This is Y-axis')

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y, color='red',label='Line 1')

plt.legend()
plt.show()

執行結果:

map5例子(轉動map)

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)
plt.title("rotate 90 degree")

plt.xticks(rotation=90)

plt.yticks(rotation=90)

plt.show()

執行結果:

map6例子(Bars chart)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.title("height")
x = np.array(["A", "B", "C", "D"])
y = np.array([173, 170, 163, 190])

plt.bar(x,y)
plt.show()

執行結果:

map7例子(垂直Bars chart和改變顏色)

如果您希望水平而不是垂直顯示條形，請使用以下barh()函數：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array(["Bobby", "Pierce", "Tom", "Ray"])
y = np.array([140, 160, 170, 188])

plt.xlabel("height")
plt.ylabel("name")
plt.title("Horizontal Bars")

plt.barh(x, y, color = "green", height = 0.2)

plt.show()

執行結果:

明天應該會介紹散點圖及餅形圖，之後我們也會介紹到numpy，到時候便會應用，如果我的文章對你有幫助或有更好的建議，可以追蹤我,可以按讚和不妨在留言區提出，明天再見吧。bye

reference:
https://matplotlib.org/