matplotlib只能采用面向对象（python语言能做什么它应用在那方面）

本文目录

• python语言能做什么它应用在那方面
• Python数据可视化利器Matplotlib从入门到高级4
• python数据分析需要哪些库_python用什么数据库

python语言能做什么它应用在那方面

Python是一种支持面向对象的解释性高级语言，Simple yet Powerful是人们对它的一致评价。它包含多种Programming Paradigm，包括Object-Oriented Programming，Procedure Programming等。Python类似于Javascript，可以写出很短小但是功能强大的小程序，而Python丰富的标准库（包括系统库， __builtin__，以及完全支持正则表达式的字符串操作）为实现这些实用功能提供了坚实的基础。Python类似于C++和Java，它是一个完全支持面向对象的语言（支持多继承），但是它的语法更灵活，支持Dynamic Typing，变量从来不用进行声明便可使用，通常情况下Python的代码密度是C++的5到10倍，是Java的5倍左右。Python采用严格的缩进方式来管理代码，提高了可读性，极大的降低了代码维护的代价。Python自身包含Gargage Collection和内存管理机制，用户无需费心这些细节问题。Python支持Interactive Programming。 Python的运行时效率很高，却足以支持复杂的高层数据结构。Python是一种理想的Glue Language，也就是说我们可以用它来完成一般脚本编程所能完成的任务。你甚至还能把Python的Interactive Shell作为一个计算器来用，而从来不用担心上溢和下溢导致系统崩溃（上溢一般不会发生，即便你计算2的100000次方都没有问题，下溢则会抛出异常）。可以说，Python是一个渗透了多种计算机语言特性的极佳的设计。在Python Shell里面键入import this，Shell将输出Python最核心的一些设计理念：
Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren’t special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you’re Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than *right* now.
If the implementation is hard to explain, it’s a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea -- let’s do more of those!
从这些抽象的概念出发，很难直接对应到Python这样一个如此具体的语言。但是在真正的学习过程中，不断回头看看这些原则性的东西，的确会有所领悟，会能理解为什么 Python被设计成这个样子，而不是别的，同时也会不得不叹服Python设计者Guido van Rossum的深厚功力了。
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对于许多程序员来说，Python的大名应该有所耳闻。而对于Python的评论大多褒贬不一。有的甚至说Python是以其慢速运行而闻名于世。在此我并不是要去评论别人的对于错，我只是站在一个比较客观的角度来谈谈Python这一计算机语言。
Python是一种解释性语言，而且属于OpenSource的项目。但是，你可以将其用于商业用途。并且可以将其放在商业的产品光盘中一同发售。当然，人们也可以从www.Python.org或者OpenSource的网站上免费获得其安装程序或者源代码。Python最初是在苹果计算机上被编译成功的，但现在他已经可以运行于世界上主流的操作平台之上了。他不只有Windows版本的。同时还有Linux，Unix等很多平台上都可以使用他，在RedHat9中，还将其作为开发必须的一项语言被安装。对于Python的代码类型，基本可分为3种，分别是字节代码，二进制代码，优化代码。他们的后缀名分别是.py .pyc .pyo 这些代码都可以直接运行。无需做任何的编译或者连接。而在使用这些类型的代码上，Python会更具不同的情况选择不同的类型。

Python数据可视化利器Matplotlib从入门到高级4

2D曲线绘制是Matplotlib绘图的最基本功能，也是用得最多、最重要的绘图功能之一，本文开始详细介绍Matplotlib 2D曲线绘图功能。我的介绍主要以面向对象的编码风格为主，但会在文章的末尾附上相应的pyplot风格的源代码，供大家查阅、对比。我们先看一段代码：

代码运行效果如下：

这个绘图中我们没有作任何设置，一切交给Matplotlib处理。我们只是看到了绘制出的曲线的样子。但这与我们所想要的效果可能差异较大。所以我们还需要对图形进行一些自定义。

不管我们想生成什么样的图形，在Matplotlib当中，大致都可以总结为三步：一是构造绘图用的数据（Matplotlib推荐numpy数据，本系列介绍Matplotlib绘图，暂不涉及numpy的相关内容，留待后续有空余时吧）；二是根据数据的特点选择适当的绘图方法并绘制出数据的图形；第三步则是对绘制的图形进行自定义设置或者美化以达到满足我们获得精美的输出图形的要求。

在上面的绘图中，我们仅仅做到了第二步，下面我们来进行一些自定义，而Matplotlib为此提供了非常丰富的功能。

你可能最想先尝试一下换个颜色看看曲线是什么样的，这有很多种方法。首先，我们可以在绘制图形的时候直接指定它，我们把绘图的代码改成下面的样子：

这里的 ‘r’ 是 “red”的简写，表示将曲线的颜色指定为红色。也可以写成下面的样子，这样可读性更高：

plot 返回一个 Line2D 对象的列表，我们使用一个带有“ line1, ”的元组来解包，随后使用 set_color() 代码设置line1 曲线的颜色，请注意这里设置的颜色会覆盖 plot 绘图函数当中指定的颜色。上面三段代码各自独立运行之后的效果是一样的。如下：

为了提高效率，Matplotlib模仿MATLAB支持常用颜色的单字母代码缩写。

你还可以使用不区分大小写的十六进制 RGB 或 RGBA 字符串（如：’#0f0f0f’），或者不区分大小写的 X11/CSS4 颜色名称（如：’aquamarine’），以及来自 xkcd color survey 的不区分大小写的颜色名称（如：’xkcd:sky blue’）等等。更为详细的颜色规范，你可以查阅官方文档。但对于Python办公而言，掌握这些应该已经足够了。

与曲线颜色一样，线型和线宽也有多种方式来指定：

这里我们最终指定的线宽为2.0磅，绘图函数当中指定的线宽被后续指定的属性值覆盖了。而线型在这里由set_linestyle()指定，其中“--”和“-.”都是Matplotlib中支持的线型，“--”表示虚线，而“-.”则是点划线。而Matplotlib默认的线型“-”实线，除此之外，Matplotlib还支持“:”点线。

我们绘制曲线之前构造的数据点在曲线上也可以标记出来，这些标记点有不同的风格。同样可以以不同的方式来设置它：

注意第一行代码当中的“r:o”字符串，它是一种简写形式，是将颜色、线型和标记点形状在一个字符串中同时设置的方式，其中的“r”表示红色，“:”表示点线，“o”表示标记点为大圆点。只有在颜色使用单字符代码时才可以像上面这样组合起来同时表示三个属性。默认情况下，标记点的颜色与线型颜色相同，但可以单独设置与曲线不同的颜色，不仅如此，标记点的边线颜色和中间填充颜色也都可以单独设置。上面第二行代码我们就使用set_markeredgecolor(’b’)将标记点边线颜色设置为了蓝色。与标记点设置相关的还有set_marker（设置标记点形状）、set_markeredgewidth（设置标记点边线宽度）、set_markerfacecolor（设置标记点中间的填充色）、set_markersize （设置标记点的大小）等。下面是我整理的Matplotlib支持的所有标记点形状。

本文先介绍到此，后续进一步介绍坐标轴、图例和网格线的设置。最后附上本文pyplot风格的绘图代码：

显然这种简单绘图pyplot风格要简洁一些，还是很有优势的。

python数据分析需要哪些库_python用什么数据库

1.Numpy库

是Python开源的数值计算扩展工具，提供了Python对多维数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外，针对数组运算也提供了大量的数学函数库，Numpy是大部分Python科学计算的基础，具有很多功能。

2.Pandas库

是一个基于Numpy的数据分析包，为了解决数据分析任务而创建的。Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需要的函数和方法，使用户能快速便捷地处理数据。

3.Matplotlib库

是一个用在Python中绘制数组的2D图形库，虽然它起源于模仿MATLAB图形命令，但它独立于MATLAB，可以通过Pythonic和面向对象的方式使用，是Python中Z出色的绘图库。主要用纯Python语言编写的，它大量使用Numpy和其他扩展代码，即使对大型数组也能提供良好的性能。

4.Seaborn库

是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具，提供了很多高层封装的函数，帮助数据分析人员快速绘制美观的数据图形，从而避免了许多额外的参数配置问题。

5.NLTK库

被称为使用Python进行教学和计算语言学工作的Z佳工具，以及用自然语言进行游戏的神奇图书馆。NLTK是一个领先的平台，用于构建使用人类语言数据的Python程序，它为超过50个语料库和词汇资源提供了易于使用的接口，还提供了一套文本处理库，用于分类、标记化、词干化、解析和语义推理、NLP库的包装器和一个活跃的讨论社区。