Python数据分析

最新推荐文章于 2024-06-24 14:20:36 发布

jinyan@@.Csdn

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本文介绍如何使用Python的matplotlib库进行数据可视化，通过实例演示了如何创建图表、设置标题、坐标轴标签及刻度样式，特别关注了折线图的绘制过程。

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Python数据分析——初探数据可视化
先来看看代码吧：

①导入matplotlib.pyplot模块并赋予其别名plt，这是Python中常用的小技巧，目的主要是简化一些名称，当然我们也可以这样写：

from matplotlib import pyplot
不过这样一来，在后面调用到pyplot的方法时需要把之前的plt改为全称pyplot，运行结果不会有任何差别。

②plot()方法：这里将存放了一组平方数的列表传入plot()，它将会尝试根据这些数据绘制出有意义的图形。再调用show()即可将图形显示出来。实参linewidth=5指定了折线的宽度。

③title()方法：使用此方法为图标添加标题，实参fontsize=24指定了文字尺寸，后面的方法中该参数含义相同。

④xlabel()和ylabel()方法：为x轴和y轴命名。

⑤tick_params()方法：设置坐标轴刻度的样式，实参axis='both’表示同时设置两条轴，也可以指定为x或y单独设置。

相信大家发现了一个问题，我们传入的数据是一组平方值，而我们起始的数据是1的平方，但是x轴的起点却是0——事实上当你向plot()提供一系列数字时，它会默认x轴的0作为数据的起点，要改变这种默认配置，只需要对代码稍作修改，再提供一组x轴的值与平方数一一对应：

import matplotlib.pyplot as plt
 
input_values = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = [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)
 
plt.tick_params(axis='both', labelsize=12)
plt.show()