美化Matplotlib的3个小技巧

Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。

Matplotlib提供了很大的灵活性，因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。但是想要完全控制可视化就需要编写更多的代码。

在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧:

• 减少x轴或y轴上的刻度数
• 添加一个辅助y轴
• 共享x轴的子图坐标对齐

本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。我创建了一个数据集模拟价格和销售数据。

1. import pandas as pd
2. import numpy as np
3. df = pd.read_csv("mock_sales_data.csv", nrows=100)
4. df.head()

数据包含日期、价格和销售数量列。只显示了数据集的前100行。

完整文章：

https://avoid.overfit.cn/post/bbb257b59ecc410c9611f2be2473b83d