Python的数据可视化

Matplotlib可视化应用

依靠numpy 库的支持；
用户可自由设定线条的色彩与表现形式，支持在同一张绘图区域中展示多个子图，也可在单一图表中绘制多条曲线，从而便捷地实现数据的可视化呈现与对比分析；
能够生成多种类型的图形，例如折线图、柱状图、饼状图以及散点图等；
应用最为广泛的模块为matplotlib.pyplot；
若在Jupyter notebook环境中进行交互式绘图操作，需执行以下代码：
% matplotlib notebook
在使用matplotlib时，通常采用的导入方式为：
import matplotlib.pyplot as plt

配置

通过配置文件进行配置

依据配置文件所适用的范围差异，可将其划分为三个层级：适用于整个系统的全局配置文件、针对用户的个性化配置文件以及特定任务所对应的配置文件；

    import matplotlib as mpl
    import os
    ​
    # 全局配置目录
    print(mpl.__path__)
    # 当前用户配置目录
    print(mpl.get_configdir())
    # 当前任务配置目录，即当前代码目录
    pr