遇见Python | Day 11 Python简单实现数据可视化（一）

目录

一、安装matplotlib

 二、绘制简单的折线

 1、修改标签和文字

2、校正图形

​ 3、使用scatter()绘制散点图并设置其格式

4、使用scatter()绘制一系列点

​ 5、自动计算数据

6、删除数据点的轮廓

7、自定义颜色

 8、使用颜色映射

 9、自动保存图表

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一、安装matplotlib

        在PyCharm中安装很简单，File--Settings--Project--Python Interpreter

 二、绘制简单的折线

import matplotlib.pyplot as plt

squares=[1,4,9,16,25,49]

plt.plot(squares)
plt.show()

 1、修改标签和文字

import matplotlib.pyplot as plt

squares=[1,4,9,16,25,49]

plt.plot(squares,linewidth=7)
'''设置标题，坐标轴'''
plt.title('Square Numbers',fontsize=24)
plt.xlabel('Value',fontsize=24)
plt.ylabel('Square of Value',fontsize=14)

'''刻度标记'''
plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)
plt.show()

2、校正图形

import matplotlib.pyplot as plt
values=[1,2,3,4,5,7]
squares=[1,4,9,16,25,49]

plt.plot(values,squares,linewidth=7)
'''设置标题，坐标轴'''
plt.title('Square Numbers',fontsize=24)
plt.xlabel('Value',fontsize=24)
plt.ylabel('Square of Value',fontsize=14)

'''刻度标记'''
plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)
plt.show()

 3、使用scatter()绘制散点图并设置其格式

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(2,4)


'''设置标题，坐标轴'''
plt.title('Square Numbers',fontsize=24)
plt.xlabel('Value',fontsize=24)
plt.ylabel('Square of Value',fontsize=14)

'''刻度标记'''
plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)
plt.show()

4、使用scatter()绘制一系列点

import matplotlib.pyplot as plt

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


'''设置标题，坐标轴'''
plt.title('Square Numbers',fontsize=24)
plt.xlabel('Value',fontsize=24)
plt.ylabel('Square of Value',fontsize=14)

'''刻度标记'''
plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)
plt.show()

 5、自动计算数据

import matplotlib.pyplot as plt

x=list(range(1,1001))
y=[_x**2 for _x in x]
plt.scatter(x,y,s=40)


'''设置标题，坐标轴'''
plt.title('Square Numbers',fontsize=24)
plt.xlabel('Value',fontsize=24)
plt.ylabel('Square of Value',fontsize=14)

'''刻度标记'''
plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)

'''设置每个坐标的取值范围'''
plt.axis([0,1100,0,1100000])
plt.show()

6、删除数据点的轮廓

plt.scatter(x,y,edgecolor='none',s=40)

7、自定义颜色

plt.scatter(x,y,c='yellow',edgecolor='none',s=40)

 8、使用颜色映射

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

 9、自动保存图表

plt.savefig('squares_plot.png',bbox_inches='tight')
'''第一个实参指定文件名，第二个实参指定将图表多余的空白区域裁剪掉'''

文章若有错误，请指正！