19.2 数据可视化（Matplotlib）

Matplotlib是Python中最常用的数据可视化库，用于创建各种静态、动画和交互式图表。

##### 1. **安装Matplotlib**

在使用Matplotlib之前，需要先安装它。可以通过以下命令安装：

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```bash
pip install matplotlib
```

##### 2. **绘制基本图表**

Matplotlib提供了`pyplot`模块，用于绘制各种图表。

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```python
import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制折线图
plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30])
plt.title("Line Plot")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.show()
```

##### 3. **绘制柱状图**

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```python
# 绘制柱状图
categories = ["A", "B", "C", "D"]
values = [10, 15, 7, 12]
plt.bar(categories, values)
plt.title("Bar Chart")
plt.xlabel("Categories")
plt.ylabel("Values")
plt.show()
```

##### 4. **绘制散点图**

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```python
# 绘制散点图
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
plt.scatter(x, y)
plt.title("Scatter Plot")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.show()
```

##### 5. **绘制饼图**

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```python
# 绘制饼图
sizes = [215, 130, 245, 210]
labels = ["A", "B", "C", "D"]
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct="%1.1f%%")
plt.title("Pie Chart")
plt.show()
```

##### 6. **自定义图表**

Matplotlib支持高度自定义，可以调整颜色、样式、标签等。

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```python
# 自定义折线图
plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30], color="green", linestyle="--", marker="o")
plt.title("Custom Line Plot", fontsize=14)
plt.xlabel("X-axis", fontsize=12)
plt.ylabel("Y-axis", fontsize=12)
plt.grid(True)
plt.show()
```

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### 总结

本章介绍了Python中两个非常重要的库：Pandas和Matplotlib。Pandas用于数据分析和操作，提供了强大的数据结构和数据处理功能；Matplotlib用于数据可视化，支持多种图表类型和高度自定义。通过掌握这些工具，你可以高效地处理和分析数据，并将结果以直观的方式展示出来。