如何在Matplotlib中绘制真/假或开/关数据?

在数据分析和可视化中，常常遇到需要绘制二元数据（即仅包含两种值的数据）的情况，例如真/假或开/关数据。本文将介绍如何使用Matplotlib绘制这类数据。

使用plot方法

在Matplotlib中，使用plot方法最常见的方式是提供x轴和y轴的数据，而在绘制二元数据时，我们可以使用布尔值来表示y轴的值，例如True表示1，False表示0。下面是一个简单的例子，我们先随机生成5个真假值，并使用plot方法将其可视化。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 随机生成5个真假值
data = np.random.randint(2, size=(5,))
print(data)

# 绘制
plt.plot(data)
plt.show()

输出：

[1 0 1 1 1]

可以看到，上图中的直线分别代表了5个数据点。其中，纵坐标为1的点表示True，纵坐标为0的点表示False。

使用barh方法

除了使用plot方法之外，我们也可以使用barh方法来绘制真/假或开/关数据。在绘制时，我们需要提供y轴的位置和响应的高度，而在本例中，位置固定为0，高度可以选择0和1来表示False和True。下面是使用barh方法绘制真/假或开/关数据的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 随机生成5个真假值
data = np.random.randint(2, size=(5,))
print(data)

# 绘制
plt.barh(0, data, height=0.5, color='red')
plt.show()

输出：

[1 1 1 1 0]

可以看到，barh方法会在y轴的位置0处绘制5个矩形。其中，红色的矩形表示True，灰色的矩形表示False。

带标签的二元数据

在实际应用中，我们可能需要将二元数据和具体含义关联起来，例如将非常满意和满意的客户数可视化。这时，我们可以使用以下代码。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
data = np.array([5, 7])
labels = ['非常满意', '满意']

# 绘制
plt.barh(labels, data, height=0.5, color=['red', 'blue'])
plt.show()

可以看到，上图中的红色和蓝色矩形分别表示非常满意和满意的客户数。我们也可以使用plot方法将这些数据绘制为直线。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
data = np.array([5, 7])
labels = ['非常满意', '满意']

# 绘制
plt.plot(labels, data, marker='o')
plt.show()

可以看到，红色的圆点和蓝色的圆点分别表示非常满意和满意的客户数。

结论

在Matplotlib中，我们可以使用plot方法或barh方法来绘制真/假或开/关数据。当需要带标签的二元数据时，我们可以用标签作为x轴的值和barh方法中的位置参数。我们也可以使用plot方法将标签作为x轴的值，但需要使用marker参数来定义点的样式。在实际应用中，我们可以根据需要选择合适的方法进行可视化。