python编程：从入门到实践之数据可视化(一）

最新推荐文章于 2022-08-16 22:38:16 发布

bro_two

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本文介绍了如何使用Python的Matplotlib库进行数据可视化，包括绘制基本的折线图、散点图，并展示了如何调整图表样式、使用颜色映射来增强数据展示效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import matplotlib.pyplot as plt

input_values = [0,1,2,3,4,5]
squares = [0,1,4,9,16,25]
plt.plot(input_values,squares,linewidth=5)

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

# 函数tick_params()设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)

plt.show()

一、使用scatter()绘制散点图并设置其样式
1、要绘制单个点，可使用函数scatter()，并向它传递一对x和y坐标，它将在指定位置绘制一个点：

plt.scatter(2, 4, s=200) #实参s设置了绘制图形时使用的点的尺寸

2、使用scatter()绘制一系列点，，可向scatter()传递两个分别包含x值和y值的列表：

x_values = [1, 2, 3, 4, 5] 
y_values = [1, 4, 9, 16, 25] 
plt.scatter(x_values, y_values, s=100)

3、使用颜色映射
颜色映射（colormap）是一系列颜色，它们从起始颜色渐变到结束颜色。在可视化中，颜色映射用于突出数据的规律。

plt.scatter(x_values, y_values, c=y_values, 
cmap=plt.cm.Blues,     edgecolor='none', s=40)

我们将参数c设置成了一个y值列表，并使用参数cmap告诉pyplot使用哪个颜色映射。这些代码将y值较小的点显示为浅蓝色，并将y值较大的点显示为深蓝色。
要了解pyplot中所有的颜色映射，请访问http://matplotlib.org/，单击Examples，向下滚动到Color Examples，再单击colormaps_reference。