python学习笔记（3）-优快云博客

本文详细介绍使用Python进行数据可视化的各种技巧，包括利用pylab库绘制基本图表，如折线图、散点图和直方图等。同时，还介绍了如何使用Pandas库中的Series和DataFrame数据结构来绘制更复杂的数据图表，并在图表中添加文字说明，提升数据表达的清晰度。

数据可视化

这里引入python的pylab库，用于绘制图像

import numpy as np
import pylab as pl
x=[1,2,3,4,5]
y=[4,6,9,2,1]
plot1=pl.plot(x,y)	#plot函数内可以加参数，如plot(x,y,'--'),绘制虚线图，plot(x,y,'--r')绘制红色虚线，plot(x.y,'o')为散点图
pl.show(plot1)

在这里插入图片描述

其中Series和DataFrame两种字典结构也可用plot函数绘制图像

import numpy as np
import pylab as pl
import pandas as pd

a=[1,2,3]
s1=pd.Series(a,index=['a','b','c'])	#以index为x轴，Series a为y轴
pl.plot(s1)
pl.show()

在这里插入图片描述

import numpy as np
import pylab as pl
import pandas as pd

a={'name':[1,2,50],"age":[17,18,40],'height':[166,167,300]}
s1=pd.DataFrame(a,index=['a','b','c'])
pl.plot(s1)
pl.show()

在这里插入图片描述

有时可以在图中添加相应的文字

import numpy as np
import pylab as pl
import pandas as pd

x=[1,2,3,4,5]
y=[1,4,9,16,25]
z=[2,4,6,8,10]
plot1=pl.plot(x,y,'or',label='y')
plot2=pl.plot(x,z,'og',label='z')
pl.legend()	#添加图例
pl.title('y vs z')	#标题
pl.xlabel=("x axis")
pl.ylabel=("y axis")
pl.show(plot1,plot2)

在这里插入图片描述

绘制直方图

import numpy as np
import pylab as pl
import pandas as pd

x=[1,2,3,4,5]
y=[1,4,9,16,25]
z=[2,4,6,8,10]
data=np.random.normal(0,1)	#标准正态分布
pl.hist(data)
pl.show()

在这里插入图片描述