Matplotlib的快乐世界

前段时间在学习了python的基础语法之后,继飞机大战游戏之后的一个数据可视化的小案例,下面我们一起来看一下啦!
Matplotlib是一个Python 2D绘图库,你只需几行代码即可生成绘图,直方图,功率谱,条形图,误差图,散点图

  1. List item

    使用方案:
    
  •  		在python上安装matplotlib库:命令窗口执行:python  -m pip install  matplotlib 
    
  •  	     使用python中的pip安装更加便捷哟!
    
  •  安装完成之后就可以在IDLE中使用了:首先使用pyplot中的plot函数绘制折线图
    

#导入模块 as后跟模块的别名
import matplotlib.pyplot as plt

#定义输出函数

output_squares = [1,4,9,16,25]

#使用pyplot中的plot()进行绘制,函数中传入的函数有:输入函数,输出函数以及折线的宽度,输入函数默认是从0开始

plt.plot(output_squares,linewidth=5)

#定义标题

plt.title(“SquareNumber”,fontsize=24)

#定义x坐标值

plt.xlabel(“xValue”,fontsize=24)

#定义y坐标值

plt.ylabel(“yValue”,fontsize=24)

#显示刻度线

plt.tick_params(axis=‘both’,color=‘gold’,width=5,direction=‘out’)

#显示

plt.show()

在这里插入代码片

第二可以使用pyplot中的scatter( )绘制散点图

import matplotlib.pyplot as plot
x_values=[1,2,3,4]
y_values=[1,2,3,4]
#可以自定义y值
y_value = [x**2 for x in x_values]
#绘制散点图

plot.scatter(x_values,y_values,c=‘red’,s=100)
#针对元祖来给颜色上色
plot.scatter(x_values,y_values,c=(0,0.8,0),s=100)
#绘制残影
plot.scatter(x_values,v_values,c=y_values,cmap=plot.cm.Blues,s=100)
#标题

plot.title(“SquareNumbers”,fontsize=24)

#x坐标
plot.xlabel(“xValue”,fontsize=24)

#y坐标
plot.ylabel(“yValue”,fontsize=24)

#设置边界值
plot.axis=([0,100,0,10000])
#设置横纵标记
plot.tick_params(axis=‘both’,labelsize=24)

#显示
plot.show()

#如果想要保存图片,则将show方法替换为savefig(“3.png”,bbox_inches=‘tight’)```
plot.savefig(“3.png”,bbox_inches=‘tight’)
在这里插入代码片

	
1. 用户与身体信息管理模块 用户信息管理: 注册登录:支持手机号 / 邮箱注册,密码加密存储,提供第三方快捷登录(模拟) 个人资料:记录基本信息(姓名、年龄、性别、身高、体重、职业) 健康目标:用户设置目标(如 “减重 5kg”“增肌”“维持健康”)及期望周期 身体状态跟踪: 体重记录:定期录入体重数据,生成体重变化曲线(折线图) 身体指标:记录 BMI(自动计算)、体脂率(可选)、基础代谢率(根据身高体重估算) 健康状况:用户可填写特殊情况(如糖尿病、过敏食物、素食偏好),系统据此调整推荐 2. 膳食记录与食物数据库模块 食物数据库: 基础信息:包含常见食物(如米饭、鸡蛋、牛肉)的名称、类别(主食 / 肉类 / 蔬菜等)、每份重量 营养成分:记录每 100g 食物的热量(kcal)、蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素、矿物质含量 数据库维护:管理员可添加新食物、更新营养数据,支持按名称 / 类别检索 膳食记录功能: 快速记录:用户选择食物、输入食用量(克 / 份),系统自动计算摄入的营养成分 餐次分类:按早餐 / 午餐 / 晚餐 / 加餐分类记录,支持上传餐食照片(可选) 批量操作:提供常见套餐模板(如 “三明治 + 牛奶”),一键添加到记录 历史记录:按日期查看过往膳食记录,支持编辑 / 删除错误记录 3. 营养分析模块 每日营养摄入分析: 核心指标计算:统计当日摄入的总热量、蛋白质 / 脂肪 / 碳水化合物占比(按每日推荐量对比) 微量营养素分析:检查维生素(如维生素 C、钙、铁)的摄入是否达标 平衡评估:生成 “营养平衡度” 评分(0-100 分),指出摄入过剩或不足的营养素 趋势分析: 周 / 月营养趋势:用折线图展示近 7 天 / 30 天的热量、三大营养素摄入变化 对比分析:将实际摄入与推荐量对比(如 “蛋白质摄入仅达到推荐量的 70%”) 目标达成率:针对健
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