matplotlib | 气温变化可视化

日气温变化可视化（基础操作）

导入包

import matplotlib.pyplot as plt
import random

pycharm中图片显示中文

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

1.创建画布

plt.figure(figsize=(20,8),dpi=64)

2.数据准备 （多折线图）

x = [i for i in range(60)]
y_beijing = [random.uniform(10,15) for i in range(60)]
y_shanghai = [random.uniform(15,20) for i in range(60)]

3.绘制图形（参数label为图例标签）

plt.plot(x,y_beijing,label='北京')
plt.plot(x,y_shanghai,label='上海')

3.1 添加x,y轴刻度

y_ticks = [i for i in range(5,31)]
x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in range(60)]

# 第一个参数是location（位置），第二个参数是label（标签）
plt.yticks(y_ticks[::5])
plt.xticks(x[::5],x_ticks_label[::5])

3.2 添加网格线

# 添加网格线   linestyle --> 网格线类型    alpha是透明度
plt.grid(True,linestyle="--",alpha=0.5)

3.3 添加描述信息

plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度")
plt.title("温度变化图",fontsize=20)

3.4 显示图例 （参数loc是位置信息）

plt.legend(loc=2)

4.保存图片

path = "xxxx.png"
plt.savefig(path)

5.显示图片 会释放资源（必须放在最后）

plt.show()

效果图：

日气温变化可视化（高级操作subplots）

plt.subplots 如果是一行两张,返回的是一个一维数组（列表）
如果是N行N张,那么返回的就是二维数组
通过函数的返回值axes来操作。

# coding:utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
import random

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

# 1.创建画布             一行上有两张图
fig,axes = plt.subplots(nrows=1,ncols=2)

# 2.图形绘制   多折线图
x = [i for i in range(60)]
y_beijing = [random.uniform(10,15) for i in range(60)]
y_shanghai = [random.uniform(15,20) for i in range(60)]

# 显示图例
axes[0].plot(x,y_beijing,label='北京')
axes[1].plot(x,y_shanghai,label='上海')

# 2.1添加x,y轴的刻度
y_ticks = [i for i in range(5,31)]
x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in range(60)]

# 第一个参数是location（位置），第二个参数是label（标签）
axes[0].set_xticks(x[::5])
axes[0].set_yticks(y_ticks[::5])
axes[0].set_xticklabels(x_ticks_label[::5])
axes[1].set_xticks(x[::5])
axes[1].set_yticks(y_ticks[::5])
axes[1].set_xticklabels(x_ticks_label[::5])

# 2.2 添加网格线   linestyle --> 网格线类型    alpha是透明度
axes[0].grid(True,linestyle="--",alpha=0.5)
axes[1].grid(True,linestyle="--",alpha=0.5)

# 2.3 添加描述信息
axes[0].set_xlabel("时间")
axes[0].set_ylabel("温度")
axes[0].set_title("温度变化图",fontsize=20)
axes[1].set_xlabel("时间")
axes[1].set_ylabel("温度")
axes[1].set_title("温度变化图",fontsize=20)

# 2.4 显示图例  参数loc
axes[0].legend(loc=0)
axes[1].legend(loc=0)

# path = "xxxx.png"
# # 保存图像
# plt.savefig(path)


# 显示图像   并释放资源，必须放在最后
plt.show()

常见图形绘制

1.折线图

plt.plot()
# 表示的是一种趋势

2.散点图

plt.scatter()
# 表示的是分布规律

3.柱状图

plt.bar()
# 统计,对比

4.直方图

plt.hist()
# 统计,分布

5.饼图

plt.pie()
# 占比