数据分析（一）——matplotlib

什么是数据分析？

数据分析是用适当的方法对收集来的大量数据进行分析，帮助人们做出判断，以便采取适当行动。

数据分析的流程：

matplotlib :

1. 能将数据进行可视化，更直观的呈现
2. 使数据更加客观、更具说服力

matplotlib：最流行的Python底层绘图库，主要做数据可视化图表，名字取材于MATLAB，模仿MATLAB构建。

一、matplotlib折线图

示例：

from matplotlib import pyplot as plt

x=range(2,26,2)
#数据在X轴的位置，是一个可迭代对象
y=[15,13,14,5,17,20,35,26,26,27,22,18]
#数据在Y轴的位置，也是一个可迭代对象

#绘图
plt.plot(x,y)  #传入X，Y形成对应坐标，通过plot绘制出折线图

#展示图形
plt.show()

结果：

但是根据图可以发现一些问题：

1. 描述信息，比如X轴与Y轴表示什么，这个图表示什么
2. 调整刻度的间距
3. 线条的样式（比如颜色，透明度等）
4. 标记特殊点（比如最低点、最高点）
5. 添加水印（防止被盗用）

改良(1)------图片大小与刻度

from matplotlib import pyplot as plt

fig=plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
#figure图形图标的意思，在这里指的是我们的图，通过figure传递参数
#在图像模糊可以传入dpi参数，让图片清晰

x=range(2,26,2)
y=[15,13,14,5,17,20,35,26,26,27,22,18]

#绘图
plt.plot(x,y)

#设置x、y轴的刻度
plt.xticks(range(2,26,2))
plt.yticks(range(min(y),max(y)+1,2))

plt.savefig("./sig_size.png")  #保存图片，保存为svg这种矢量图格式，放大不会有锯齿

#展示图形
plt.show()

 结果：

 示例：

如果列表表示10点到12点的每一分钟的气温，如何绘制折线图观察每分钟气温的变化情况？