python数据分析与可视化 anaconda安装matplotlib失败 _anaconda

【python数据分析与可视化 anaconda安装matplotlib失败】今天是数据处理专题的第9篇文章，在之前的8篇文章当中我们已经介绍完了pandas这个库的一些基本用法，我们先把一些冷门的高级用法放一放，先来给大家介绍一下另外一个很有用的数据分析库——matplotlib 。
matplotlib简介如果你在大学里参加过数学建模竞赛或者是用过MATLAB的话，想必会对这一款软件中的画图功能印象深刻。MATLAB可以做出各种函数以及数值分布图像非常的好用和方便。如果你没用过呢也没关系，知道这么回事就好了。MATLAB虽然好用，但毕竟是收费软件，而且相比于MATLAB，很多人更喜欢Python的语法。
所以呢MATLAB就被惦记上了，后来有大神仿照MATLAB当中的画图工具，也在Python当中开发了一个类似的作图工具。这也就是我们今天这篇文章要讲的matplotlib，也是Python、数据分析以及机器学习领域当中使用最广泛的作图工具包，几乎没有之一。前段时间不是美国政府搞事情，导致MATLAB公司宣布对中国的几所高校禁止使用MATLAB嘛，有一些人就提出来说我们可以使用Python当中的一些开源工具代替，当然MATLAB当中还有很多其他厉害的功能，Python可能不一定能代替，但至少在作图这个领域是没问题的。
matplotlib 基本用法matplotlib广泛流行的一个非常主要的原因就是它方便、好用，我们来看几个经典的例子就知道了，短短几行代码就可以作出质量非常高的图。
我们使用的是matplotlib这个包下的pyplot这个库，从名字上我们也看得出来它是Python库。如果你安装了Anaconda这样完整的Python包管理工具的话，那么这个包默认应该已经装好了。如果没有，可以使用pip安装一下，命令也非常简单。
pip install matplotlib装好了包之后，我们通常的使用惯例是将它重命名成plt，所以如果你阅读一些源码以及其他大神的代码，作图的时候经常会出现plt.xxx，就是这么来的。
import matplotlib.pyplot as pltplot当中有几种常用的作图工具，第一种是作折线图或者是曲线图的，叫做plot 。第二种是作柱状图的叫做hist，第三种是作散点图的，叫做scatter，第四种是作饼状图的。除此之外还可以作一些三维的图像，但是一般日常当中使用得比较少，大部分是用来炫技的。
曲线图plot其实是用来作曲线图的，采用的方法是描点呈现，它会将我们的数据点串联起来，成为一条光滑的曲线。当然，作折线、直线也都是可以的，最后成图的效果完全是由我们的数据决定的。
它的使用方法很简单，在最基本的用法当中，我们只需要传入两个list，分别代表x轴和y轴的值即可。比如我们要作出一个logistic的函数图像。我们可以这样：
x = np.linspace(-10, 10, 100)y = 1 / (1np.exp(-x))plt.plot(x, y)plt.show()在上面的代码当中我们首先使用numpy当中的linspace函数生成了一个-10到10之间的numpy数组。这个数组当中有100个点，在-10到10之间均匀分布。我们对它计算对应的logistic函数的值，也就是y = 1/1e^(-x) 。这个函数我想大家都应该很熟悉了，x是一个一百个点的list，对应的y也是一个一百个点的list 。也就是说一个x对应一个y构成了一个点对，代表图中的一个坐标。
我们不需要做任何转化，只需要把这两个数组传入plt当中，它会自动替我们完成坐标的映射。最后呈现的效果如下。
我们可以看到作图的效果还是不错的，除了把图像完成的绘制出来之外，还替我们在坐标轴上画上了点位，方便我们查看数据。

python数据分析与可视化 anaconda安装matplotlib失败

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