Pycharm Matplotlib： Python 之可视化神器

一、入门介绍

在技术领域，图形是非常有用的表达方式之一。Python 的可视化库 Matplotlib，可以使得开发者很方便地展示数据、图表等信息。Matplotlib 有大量的功能，可以完成各种类型的图表，包括折线图、柱状图、饼状图等等。下面，我们来介绍如何安装 Matplotlib 以及如何在 PyCharm 中使用。

首先需要指出的是，PyCharm 自带有 Matplotlib 库。但是有一些特定的情况下仍然需要安装 Matplotlib。

二、Pycharm 中导入 Matplotlib 库

PyCharm 中导入 Matplotlib 库，只需要在项目中按如下代码进行操作：

import matplotlib.pyplot as plt

这段代码将 Matplotlib 导入，并且用 plt 作为别名。这一步是必须的，因为 Matplotlib 常常被称为 plt。

三、折线图的绘制

在 PyCharm 中使用 Matplotlib 前，需要先导入 Numpy 库。Numpy 是 Python 中最基础的科学计算库，是 Matplotlib 的基石。下面我们来绘制一个简单的折线图。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 自变量
x = np.linspace(0, 10, 100)

# 因变量
y = np.sin(x)

# 绘制折线图
plt.plot(x,y)

# 展示图像
plt.show()

运行代码，即可在图像窗口中看到绘制的折线图，如下图所示：

四、图像保存

在 PyCharm 中使用 Matplotlib 还可以将图像保存到本地。使用 plt.savefig() 函数，即可将绘制好的图像保存在本地，示例如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 自变量
x = np.linspace(0, 10, 100)

# 因变量
y = np.sin(x)

# 绘制折线图
plt.plot(x,y)

# 保存图像
plt.savefig('figure.png')

运行代码，即可在当前文件夹下生成一个名为figure.png的图像。

五、条形图的绘制

除了折线图，Matplotlib 还可以绘制其他类型的图像，比如条形图。下面我们用 np.random 模块生成五个随机值，并以这五个值作为条形图的高度绘制出图表。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
data = np.random.rand(5)

# 定义x轴标签
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']

# 绘制条形图
plt.bar(labels, data)

# 展示图像
plt.show()

运行代码后，即可在图像窗口中看到绘制好的条形图，如下图所示：

六、饼状图的绘制

除了折线图和条形图，Matplotlib 还可以绘制饼状图。下面我们用 np.random 模块生成三个随机值，并以这三个值作为饼状图的大小绘制出图表。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
data = np.random.rand(3)

# 定义标签
labels = ['A', 'B', 'C']

# 绘制饼状图
plt.pie(data, labels=labels)

# 展示图像
plt.show()

运行代码后，即可在图像窗口中看到绘制好的饼状图，如下图所示：

七、总结

在本文中，我们介绍了 PyCharm 中 Matplotlib 的基础知识，包括 Matplotlib 库的导入、折线图、条形图、饼状图的绘制，以及图像的保存等。这些基础知识将为后续更高级的 Matplotlib 编程打下坚实的基础。