折线图（Line Chart）是将一系列数据点通过直线连接起来的图表，它提供了一个参数对另一个参数的简单行为，常用于显示随着时间推移的趋势。可以使用折线图来比较相关的特征。

在Jupyter Notebook中生成第一张图表。

首先导入所需要的库。

import matplotlib.pyplot as plt 

默认情况下， Matplotlib打开新的窗口以显示结果。如果想在当前Notebook页面看到结果，可以使用如下所示的命令。

%matplotlib inline 

其次需要设置两个轴的数据。在x
轴上获取1～15的数据， y

轴选取平均值为50且标准差为10的随机数据。

# 1~15的一维数 
a = range(1,16) 

#使用均值和标准差生成另一数据上的随机整数
mean = 50 
sigma = 10 
b = numpy.random.normal(mean, sigma, 15).astype(int) 

现在，只需运行下方的绘图命令，折线图就会出现，结果如图1所示。

plt.plot(a,b) 

图1

也可以使用下面的代码改变线条的颜色，结果如图2所示。

#定义颜色
plt.plot(a,b,color='Red') 

图2

通过ls和lw变量可以改变线的类型及其宽度，结果如图3所示。

#改变线的类型和宽度
plt.plot(a,b,ls='--',lw=4) 

图3

通过下面的命令可以在每个数据点上添加标记，结果如图4所示。

#定义标记和标记宽度
plt.plot(a,b,marker='3',mew=10) 

图4

也可以绘制Pandas DataFrame中的折线图。

sales_in_Delhi = [34,45,33,45,49] 
sales_in_Pune = [12,13,6,14,10] 
sales_in_Mumbai = [67,78,90,75,85] 
sales =pandas.DataFrame({'Delhi':sales_in_Delhi,'Pune':sales_in_Pune,'Mumbai':sales_in_Mumbai}) 

为了绘制折线图，可以使用以下命令。 xticks和yticks用于设置数轴上的有效范围，结果如图5所示。

sales.plot(xticks=range(1,5),yticks=range(0,100,20)) 

图5

为不同的线条定义颜色，结果如图6所示。

#定义颜色选项
colors = ['Red','Green','Black'] 
sales.plot(xticks=range(1,5),yticks=range(0,100,20),color=colors) 

图6

条形图（Bar Chart）常用于分析分组数据，它一般与分类数据一起使用，用来可视化其他变量对每一类别的影响。条形图为每个类别创建一个矩形。例如，有3个类别的城市，我们希望了解这些城市中的车辆数量。通过使用条形图，可以生成3个矩形（每个矩形代表一个城市），同时高度表示车辆数量。条形图显示了在每个类别的观察次数。

使用下面的代码绘制条形图，结果如图7所示。

plt.bar(a,b) 

图7

也可以从Pandas中生成条形图。默认情况下， plot函数生成折线图。可以指示函数生成条形图，结果如图8所示。

sales.plot(kind='bar') 

图8

饼图（Pie Chart）将整个数据表示为一个圆。根据不同类别的比例沿圆圈制作切片。例如，对3个城市的车辆进行分析，饼图中展示了一个城市相比于其他城市的车辆比例。如果想在一个统一的规模下比较每个类别，饼图是非常合适的。

通过使用以下命令生成饼图，结果如图9所示。

a = [3,4,5,7,12] 
plt.pie(a,labels=['AA','BB','CC','DD','EE']) 

图9

定义每个切片的颜色，结果如图10所示。

#为每个类别定义颜色
color_list = ['Red','Green','Blue','Yellow','Grey'] 
plt.pie(a,labels=['AA','BB','CC','DD','EE'],colors=color_list) 

图10

直方图（Histograms）是统计学中广泛应用的图形之一，它能使我们确定连续数据的形状。通过直方图可以检测数据的分布、数据中的离群值和其他有用的属性。

要通过连续数据构造直方图，首先需要创建箱子（bin）并将数据放入适当的箱子中。这不同于与分类变量一起使用的条形图。

例如，有以下数据。

Data = [23, 12, 34, 56, 43, 26, 13, 39, 58, 32, 44 ]

可以按照表1这样定义箱子。

表1

使用matplotlib创建直方图。

#用均值和标准差生成随机整数
mean = 20 
sigma = 5 
hist_data = numpy.random.normal(mean, sigma, 500).astype(int) 

plt.hist(hist_data) 

这将产生以下直方图，结果如图11所示。

图11

散点图（Scatter Plot）能够表示两组数据点之间的关系。例如，任何人的体重和身高、交通强度和汽车数量、发表的论文数和多年的论文查看量等均可以通过散点图来呈现。

使用下面的代码生成散点图，结果如图12所示。

#用均值和标准差生成随机整数
mean = 20 
sigma = 5 

#生成数据并对其排序
scatter_data_1 = numpy.sort(numpy.random.normal(mean, sigma,50).astype(int)) 
scatter_data_2 = numpy.sort(numpy.random.normal(mean, sigma,50).astype(int)) 

#散点图
plt.scatter(scatter_data_1,scatter_data_2) 

图12

箱线图（Box Plot）可以用来理解变量的扩展传播。在箱线图中，矩形顶部边界代表上四分位数（third quantile），底部边界代表下四分位数（first quantile），而盒子中的直线表示中位数(median)。

顶部的垂直线表示最大值，底部的垂直线表示最小值。

通过下面的代码生成方框图，结果如图13所示。

box_data = numpy.random.normal(56, 10, 50).astype(int) 
plt.boxplot(scatter_data_1) 

图13

除了使用函数生成图形之外，还可以使用面向对象的方法来生成这种图形。我们定义一个图形对象并不断地添加图元素来丰富它。

首先，创建一个空白图形对象并向其添加轴。然后，在对象内生成绘图并为其指定参数，结果如图14所示。

下面是该方法的代码。

#一个数轴上获取1～15的数字
a = range (1,16) 

#用均值和标准差生成另一数轴上的随机整数
mean = 50 
sigma = 10 
b = numpy.random.normal(mean, sigma, 15).astype(int) 

#首先，定义图形对象
figure_object = plt.figure() 

#添加轴
axes = figure_object.add_axes([.1,.1,1,1]) 

#添加网格
axes.grid() 

#设置轴标签
axes.set_xlabel('X') 
axes.set_ylabel('Y') 

#设置坐标轴显示
axes.set_xticks(range(1,15)) 
axes.set_yticks(range(20,100,10)) 

#设定轴极限
axes.set_xlim([1,15]) 
axes.set_ylim([20,80]) 

#生成图
axes.plot(a,b) 

图14

在上面的代码中进行了如下的操作。

（1）使用plt.figure()创建了图形对象。

（2）使用add_axes定义数轴。

（3）使用grid()启用网格。

（4）定义了数轴标签。

（5）定义数轴上的值axes (xticks, yticks)。

（6）添加了数轴的下限和上限。

（7）使用plot生成绘图。

也可以创建子图，通过子图对其进行比较。

mean = 20 
sigma = 5 
c = numpy.random.normal(mean, sigma, 15).astype(int) 

#创建图形对象
fig_sub_object = plt.figure() 
#图形对象中的两个轴
number_of_rows= 1 
number_of_cols = 2 
fig_sub_object, (axes1,axes2) = plt.subplots(number_of_rows,number_of_cols) 

axes1.plot(a,b) 
axes2.plot(a,c) 

生成图15所示的图形。

图15

Seaborn是基于Matplotlib的Python程序包，它提供了一些高层次的统计图形方法。下面会介绍到一些Seaborn中常用的绘图。

首先导入Seaborn。

import seaborn 

然后创建一些随机数据。

#用均值和标准差生成随机整数
mean = 25 
sigma = 10 
dist_data_1 = numpy.random.normal ( mean, sigma, 500).astype(int) 
dist_data_2 = numpy.random.normal(mean+5, sigma-4, 500).astype(int) 
dist_data_3 = numpy.random.normal(mean-5, sigma+2, 500).astype(int) 
dist_data = pandas.DataFrame({"A":dist_data_1,"B":dist_data_2,"C":dist_data_3}) 

#首先，创建分类数据
data = ["Delhi", "Pune", "Ajmer"] 

#此代码将创建长度为500的分类数据，每个类具有预定义的概率
dist_data['city'] = numpy.random.choice(data, 500, p=[0.5, 0.2, 0.3]).tolist() 

#创建类变量
dist_data['gender'] = numpy.random.choice(['Male','Female'], 
500, p=[0.6, 0.4]).tolist() 

分布图（Distplot）对于探索单变量分布是相当有用的。可以建立一个直方图并对其进行核密度估计。核密度估计是一种获得随机变量概率函数的非参数方法。核密度估计与直方图相比，平滑且没有任何端点，结果如图16所示。

seaborn.distplot(dist_data_1,bins=10) 

图16

双变量分布（Jointplot）对双变量分析是很有用的。它与Matplotlib中的散点图相似，结果如图17所示。

seaborn.jointplot(x=dist_data_2, y=dist_data_1); 

图17

可以在jointplot()中提供一个参数kind ="kde"来执行内核密度估计，结果如图18所示。

seaborn.jointplot(x=dist_data_2, y=dist_data_1,kind="kde") 

图18

成对双变量分布的结果如图19所示。

seaborn.pairplot(dist_data) 

图19

分类散点图（Categorical Scatterplot）是分析分类变量的方法，结果如图20所示。

seaborn.stripplot(x="city",  y="A",  data=dist_data, jitter=True) 

图20

散点图给出的基础分布与分类变量的信息很少，因此可以使用小提琴图（Violinplots）来分析数据。图21所示为用核密度估计的箱线图。

seaborn.violinplot(x="B", y="city", data=dist_data) 

图21

点图（Point Plot）可用来显示沿轴高度，连接它们的是类变量，结果如图22所示。

seaborn.pointplot( x= "A" , y = "city", hue = 'gender' ,data=dist_data) 

图22