项目2 数据可视化--- 第十五章 生成数据

数据分析是使用代码来探索数据内的规律和关联。

数据可视化是通过可视化表示来 探索和呈现数据集内的规律。

好的数据可视化，可以发现数据集中未知的规律和意义。

一个流行的工具是Matplotlib，他是一个数据绘图库；

还有Plotly包，这个包生成的图形非常适合在数字设备上显示——不仅能根据显示设备的尺寸自动调整大小，还具备众多交互特性，如在用户将鼠标指向图形的不同区域时，突出显示数据集的相应特征。

15.1  安装Matplotlib

python -m pip install --user matplotlib

15.2 绘制简单的折线图

fig相当于一个大图片窗口；ax 相当于里面的线 内容。 

1. fig ,ax =plt.subplots（）
2. plt.plot（数据参数） 

• #创建窗口和图 subplots（）

  fig, ax = plt.subplots()

  #ax图调用plot方法 传入数据参数

  ax.plot(input_values, squares, linewidth=3)

 15.2.1 修改标签文字和线条粗细

1.添加图题并给坐标轴加上标签

import matplotlib.pyplot as plt

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

fig, ax = plt.subplots()
#linewidth 设置线条粗细
ax.plot(squares, linewidth=3)

# 设置图题并给坐标轴加上标签
ax.set_title("Square Numbers", fontsize=24)
ax.set_xlabel("Value", fontsize=14)
ax.set_ylabel("Square of Value", fontsize=14)

# 设置刻度标记的样式，将刻度标签字体大小设置为 14
ax.tick_params(labelsize=14)

plt.show()

15.2.2 校正绘图

图更清楚了 标题字大了，但是，数据绘制的并不正确。

折线图的终点 4的平方为25。

可给plot同时提供输入值和输出值。