python数据可视化

最新推荐文章于 2024-07-15 03:34:17 发布

WUYANGEZRA

最新推荐文章于 2024-07-15 03:34:17 发布

阅读量1k

点赞数 1

分类专栏： python 文章标签： python 数据可视化 matplotlib

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Ezra1991/article/details/82792234

版权

python 专栏收录该内容

25 篇文章

订阅专栏

本文介绍了Python中使用matplotlib库进行数据可视化的技巧，包括使用scatter()函数绘制点，自定义颜色，应用颜色映射，以及如何保存图表。通过示例展示了随机漫步的可视化，包括起点和终点的特殊标记，以及隐藏坐标轴来增强图表的视觉效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

使用scatter()绘制一系列点

import matplotlib.pyplot as plt

x_values = [1, 2, 3, 4, 5]
y_values = [1, 4, 9, 16, 25]

plt.scatter(x_values, y_values, s=100)

plt.title("Square Numbers", fontsize=24)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)

plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)

plt.show()

自动计算数据

import matplotlib.pyplot as plt

x_values = list(range(1, 1001))
y_values = [x**2 for x in x_values]

plt.scatter(x_values, y_values, s=40)

plt.title("Square Numbers", fontsize=24)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)

plt.axis([0, 1100, 0, 1100000])

plt.show()

删除数据点的轮廓

plt.scatter(x_values, y_values, edgecolors='none', s=40)

自定义颜色

plt.scatter(x_values, y_values, c='red', edgecolors='none', s=40)

还可以使用RGB颜色模式自定义颜色。例如，下面的代码创建一个由淡蓝色组成的散点图：

plt.scatter(x_values, y_values, c=(0, 0, 0.8), edgecolors='none', s=40)

使用颜色映射

颜色映射(colormap)时一些列颜色，用于突出数据的规律。

plt.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues,

edgecolors='none', s=40)

自动保存图片

plt.savefig('squares_plot.png', bbox_inches='tight')

第一个实参表示文件名，第二个实参指定将图表多余的空白区域裁剪掉。

随机漫步

plot.py

from random import choice

class RandomWalk():

    def __init__(self, num_points=5000):
        self.num_points = num_points
        self.x_values = [0]
        self.y_values = [0]

    def fill_walk(self):

        while len(self.x_values) < self.num_points:
            x_direction = choice([1, -1])
            x_distance = choice([0, 1, 2, 3, 4])
            x_step = x_direction*x_distance

            y_direction = choice([1, -1])
            y_distance = choice([0, 1, 2, 3, 4])
            y_step = y_direction * y_distance

            if x_step == 0 and y_step == 0:
                continue

            next_x = self.x_values[-1]+x_step
            next_y = self.y_values[-1]+y_step

            self.x_values.append(next_x)
            self.y_values.append(next_y)

rw_visual.py

import matplotlib.pyplot as plt

from plot import RandomWalk

#创建一个RandomWalk实例，并将其包含的点都绘制出来

rw = RandomWalk()
rw.fill_walk()
plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=15)
plt.show()

模拟多次随机漫步

import matplotlib.pyplot as plt

from plot import RandomWalk

#创建一个RandomWalk实例，并将其包含的点都绘制出来
while True:
    rw = RandomWalk()
    rw.fill_walk()
    plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=15)
    plt.show()

    keep_running = input("Make another walk? (y/n)")
    if keep_running == 'n':
        break