Python数据可视化

最新推荐文章于 2025-07-02 14:34:02 发布

退休的程序员

最新推荐文章于 2025-07-02 14:34:02 发布

阅读量3.8k

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： Python Python从入门到精通文章标签： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014702332/article/details/78390284

本文介绍了Python数据可视化的基础，包括使用matplotlib绘制折线图和散点图，通过Pygal模拟掷骰子，以及利用Web API获取数据。首先讲解了matplotlib的安装和基本用法，接着展示了如何自动生成数据和绘制随机漫步图表。最后提到了使用requests库处理Web API的步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前言：写得比较粗浅，后面会对数据分析专题进行深入，做数据可视化的时候发现没有数据来源，接下来要准备爬虫的教程了.

安装环境matplotlib

个人前面也说了强烈建议使用Pycharm作为Python初学者的首选IDE，主要还是因为其强大的插件功能，很多环境都能一键安装完成，像本文的matplotlib，numpy,requests等。
下面直接上效果图：

绘制简单的折丝图

使用plot来绘制折线

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制折线图
squares = [1, 4, 9, 16, 25]
# plt.plot(squares, linewidth=5)  # 指定折线粗细，
# #plt.show();
#
# #修改标签文字和线条粗细
# plt.title("squre number", fontsize=24)
# plt.xlabel("Value", fontsize=14)
# plt.ylabel("square of value", fontsize=14)
# plt.tick_params(axis='both', labelsize=14)
# plt.show()

# 校正图形
input_values = [1, 2, 3, 4, 5]
plt.plot(input_values, squares, linewidth=5)
plt.show()

折线图1.png
生成的效果图：

使用scatter绘制散点图并设置样式

import matplotlib.pyplot as plt

# 简单的点
# plt.scatter(2, 4)
# plt.show()
#
# # 修改标签文字和线条粗细
plt.title("squre number", fontsize=24)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("square of value", fontsize=14)

#设置刻度标记大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)