高效使用Python可视化工具Matplotlib

, xlabel='Total Revenue', ylabel='Customers')

# Plot the average as a vertical line

avg = top_10['Sales'].mean()

ax0.axvline(x=avg, color='b', label='Average', linestyle='--', linewidth=1)

# Repeat for the unit plot

top_10.plot(kind='barh', y="Purchases", x="Name", ax=ax1)

avg = top_10['Purchases'].mean()

ax1.set(title='Units', xlabel='Total Units', ylabel='')

ax1.axvline(x=avg, color='b', label='Average', linestyle='--', linewidth=1)

# Title the figure

fig.suptitle('2014 Sales Analysis', fontsize=14, fontweight='bold');

# Hide the legends

ax1.legend().set_visible(False)

ax0.legend().set_visible(False)

到今朝为止，我一向用jupyter notebook，借助%matplotlib内联指令来显示图形。然则很多时刻，须要以特定格局保存数字，和其他内容一路展示。

Matplotlib支撑很多不合格局文件的保存。你可以用fig.canvas.get_supported_filetypes()查看体系支撑的格局：

fig.canvas.get_supported_filetypes()

{'eps': 'Encapsulated Postscript', 
 
'jpeg': 'Joint Photographic Experts Group', 
 
'jpg': 'Joint Photographic Experts Group', 
 
'pdf': 'Portable Document Format', 
 
'pgf': 'PGF code for LaTeX', 
 
'png': 'Portable Network Graphics', 
 
	
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本文标题：高效使用Python可视化工具Matplotlib
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