深度讲解Python四大常用绘图库的“绘图原理”

发布时间：2025-11-04 23:35:03 来源：创站工坊 作者：域名

 为什么要写这篇文章?绘图原理

最近有不少粉丝来问我，Python绘图库太多，深度我知不知道学哪一个?讲解即使我选择了某一个绘图库后，我也不知道怎么学，大常我不知道第一步做什么，用绘也不知道接下来该怎么做，图库四个字一学就忘。绘图原理

其实这也是深度我当时很困扰的一个问题，我当时在学习完numpy和pandas后，讲解就开始了matplotlib的大常学习。我反正是用绘非常崩溃的，每次就感觉绘图代码怎么这么多，图库绘图逻辑完全一团糟，绘图原理不知道如何动手。深度

后面随着自己反复的讲解学习，我找到了学习Python绘图库的方法，那就是学习它的绘图原理。正所谓：“知己知彼，百战不殆”，学会了原理，剩下的就是熟练的问题了。

今天我们就用一篇文章，WordPress模板带大家梳理matplotlib、seaborn、plotly、pyecharts的绘图原理，让大家学起来不再那么费劲!

1. matplotlib绘图原理

关于matplotlib更详细的绘图说明，大家可以参考下面这篇文章，相信你看了以后一定学得会。

matplotlib绘图原理：http://suo.im/678FCo

1)绘图原理说明

通过我自己的学习和理解，我将matplotlib绘图原理高度总结为如下几步：

① 导库;

② 创建figure画布对象;

③ 获取对应位置的axes坐标系对象;

④ 调用axes对象，进行对应位置的图形绘制;

⑤ 显示图形;

2)案例说明

结果如下：

2. seaborn绘图原理

在这四个绘图库里面，只有matplotlib和seaborn存在一定的联系，其余绘图库之间都没有任何联系，就连绘图原理也都是不一样的。

seaborn是matplotlib的更高级的封装。因此学习seaborn之前，首先要知道matplotlib的绘图原理。由于seaborn是matplotlib的站群服务器更高级的封装，对于matplotlib的那些调优参数设置，也都可以在使用seaborn绘制图形之后使用。

我们知道，使用matplotlib绘图，需要调节大量的绘图参数，需要记忆的东西很多。而seaborn基于matplotlib做了更高级的封装，使得绘图更加容易，它不需要了解大量的底层参数，就可以绘制出很多比较精致的图形。不仅如此，seaborn还兼容numpy、pandas数据结构，在组织数据上起了很大作用，从而更大程度上的帮助我们完成数据可视化。

由于seaborn的绘图原理，和matplotlib的绘图原理一致，这里也就不详细介绍了，大家可以参考上面matplotlib的绘图原理，来学习seaborn究竟如何绘图，这里还是服务器租用提供一个网址给大家。

seaborn绘图原理：http://suo.im/5D3VPX

1)案例说明

结果如下：

注意：可以看到在上述的绘图代码中，你应该有这样一个感受，图中既有matplotlib的绘图代码，也有seaborn的绘图代码。其实就是这样的，我们就是按照matplobt的绘图原理进行图形绘制，只是有些地方改成seaborn特有的代码即可，剩下的调整格式，都可以使用matplotlib中的方法进行调整。

3. plotly绘图原理

首先在介绍这个图的绘图原理之前，我们先简单介绍一下plotly这个绘图库。

它的绘图原理和matplotlib、seaborn没有任何关系，你需要单独去学习它。同样我还是提供了一个网址给你，让你更详细的学习plotly。

plotly绘图原理：http://suo.im/5vxNTu

1)绘图原理说明

通过我自己的学习和理解，我将plotly绘图原理高度总结为如下几步：

① 绘制图形轨迹，在ployly里面叫做trace，每一个轨迹是一个trace。

② 将轨迹包裹成一个列表，形成一个“轨迹列表”。一个轨迹放在一个列表中，多个轨迹也是放在一个列表中。

③ 创建画布的同时，并将上述的轨迹列表，传入到Figure()中。

④ 使用Layout()添加其他的绘图参数，完善图形。

⑤ 展示图形。

2)案例说明

结果如下：

4. pyecharts绘图原理

Echarts是一个由百度开源的数据可视化工具，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而python是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上了数据可视化时，pyecharts诞生了。

pyecharts分为v0.5和v1两个大版本，v0.5和v1两个版本不兼容，v1是一个全新的版本，因此我们的学习尽量都是基于v1版本进行操作。

和plotly一样，pyecharts的绘图原理也是完全不同于matplotlib和seaborn，我们需要额外的去学习它们的绘图原理，基于此，同样提供一个网址给你，让你更详细的学习pyecharts。

pyecharts的绘图原理：http://suo.im/5S1PF1

1)绘图原理说明

通过我自己的学习和理解，我将plotly绘图原理高度总结为如下几步：

① 选择图表类型;

② 声明图形类并添加数据;

③ 选择全局变量;

④ 显示及保存图表;

2)案例说明

结果如下：

小结

通过上面的学习，我相信肯定会让大家对于这些库的绘图原理，一定会有一个新的认识。

其实其实不管是任何编程软件的绘图库，都有它的绘图原理。我们与其盲目的去绘制各种各样的图形，不如先搞清楚它们的套路后，再去进行绘图库的图形练习，这样下去，我觉得大家会有一个很大的提高。

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