Python数据可视化--Matplotlib

python数据可视化与matplotlib 1、python的数据分析到底是啥?python数据可视化怎么做? (1)python是一个强大的编程语言。数据分析是一个一目了然,就是将数据进行分析,看看能得出什么结论。那python的数据分析到底是啥?其实就是通过这个语言将数据分析做出来,更加便捷化,更加速度化。 2、数据可视化概述 数据可视化是在整个数据分析非常重要的一个辅助工具,可以清晰的理解数据,从而调整我们的分析方法。 能将数据进行可视化,更直观的呈现 使数据更加客观、更具说服力 如图所示: 2、python中的数据可视化(Matplotli 阅读详情

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
numbers = np.arange(10)
numbers
plt.plot(numbers,color=“r”,lw=2,linestyle = “-”,marker=‘D’)

lw 表示设置线条宽度,linestyle 表示设置线条类型,marker 设置 线条上点的形状

添加图例,即表示每条线具体代表什么

plt.legend(‘y’,fontsize=10)

显示标题

plt.title(‘简单可视化’,fontsize=20)

中文和负号的正常显示

plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘Microsoft Yahei’]

plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’]
plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False

添加水平轴和垂直轴文字

plt.xlabel(“x轴”,fontsize=20)
plt.ylabel(‘y轴’,fontsize=20)

设置图形的显示风格

plt.style.use(“ggplot”)

在图中添加文字,并设置文字的位置

plt.annotate(‘尝试用matplotlib画图’,xy=(4,2),fontsize=10) #xy设置文字的添加位置, 4和8分别表示文字在x轴和y轴开始的位置

在图中添加箭头,并设置箭头的位置

plt.annotate(“添加箭头”,xy=(6,6),xytext=(4,8),arrowprops=dict(facecolor=‘black’),fontsize=10)

文本位置xytext,箭头终点xy,arrowprops 这个参数表示传入一个字典,表示箭头的颜色为黑色

#设置图表大小,(8,6)表示长乘宽
plt.figure(figsize=(8,6))

尺量图设置,展现出来的图片会比较清晰

%config InlineBackend.figure_format=‘svg’

设置文字大小,用fontsize 这个参数

根据上述参数画出来的图如下:

在这里插入图片描述

matplotlib 常用的基础线型

‘-’ solid line style
'–'dashed line style
‘-.’ dash-dot line style
‘:’ dotted line style

matplotlib 的marker参数选项

‘.’ point marker
‘,’ pixel marker
‘o’ circle marker
‘v’ triangle_down marker
'^'triangle_up marker
‘<’ triangle_left marker
‘>’ triangle_right marker
‘1’ tri_down marker
‘2’ tri_up marker
‘3’ tri_left marker
‘4’ tri_right marker
‘s’ square marker
‘p’ pentagon marker
‘*’ star marker
‘h’ hexagon1 marker
‘H’ hexagon2 marker
‘+’ plus marker
‘x’ x marker
‘D’ diamond marker
‘d’ thin_diamond marker
‘|’ vline marker
‘_’ hline marker

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