昨天認識了資料視覺化，今天來介紹一個視覺化的絕佳工具：matplotlib。他起始於2003年，最初開發是為了在python中創建類似MATLAB的圖形，之後他被視為一個開源項目，也隨著時間不斷拓展。

matplotlib

使用colab或Anaconda已經預設安裝好了，其他的可以輸入以下指令

pip install matplotlib

Step1 -> import (大部分情況會使用pyplot模組)

import matplotlib.pyplot as plt

Step2 -> 用簡易程式碼體驗一下，生成0到10的100個數字，計算正弦值

x = np.linspace(0,10,100)
y = np.sin(x)

Step3 -> 創建圖表，並添加標題和標籤，也可以添加圖例、顯示圖表

plt.plot(x,y,label='sin(x)'

plt.title('Sin Function')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sin(x)')

plt.legend()
plt.show()

Step4 -> 可以使用Seaborn的函數來自定義圖表的外觀，加上此行來設置風格

sns.set_style('whitegrid')

執行如下：

這裡也簡單介紹一下Seaborn，他起始於2012，是一個基於Matplotlib的python數據視覺化庫，專注於簡化可視化流程，提供更美觀的默認樣式。值得一提的是他的整合性，Seaborn被設計成能Pandas數據匡無縫整合。它的函數通常接受作為輸入，這使得將數據視覺化整合到數據分析工作流程變得非常容易。

這些是使用Matplotlib和Seaborn創建靜態圖表的一些基本步驟。可以根據不同數據和需求進一步自定義圖表的內容和風格！