数据可视化-Matplotlib绘制简单折线图

最新推荐文章于 2024-08-07 22:29:42 发布

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这篇博客介绍了如何使用Python的Matplotlib库进行数据可视化，包括绘制折线图、散点图，调整标签、线条粗细，自定义颜色，使用颜色映射以及自动保存图像。通过实例展示了如何修改图表细节，如删除数据点轮廓，以及如何根据数据自动计算图形。同时，提供了颜色映射的参考资源和自动保存图像的方法。

要查看使用matplotlib可制作的各种图表，请访问 http://matplotlib.org/ 的示例画廊。单击画廊中的图表，就可查看用于生成图表的代码。

import matplotlib.pyplot as plt

squares = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(squares)
plt.show()

解析：

首先要导入pyplot模块，这里还给它指定了别名plt，以简化代码
创建一个平方数列squares = [1, 4, 9, 16, 25]
将数列传给函数plot()，这个函数尝试根据这些数字绘制出有意义的图形
plt.show()打开matplotlib查看器，并显示绘制的图形

修改标签文字和线条的粗细

import matplotlib.pyplot as plt

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

## 1. 线条粗细
plt.plot(squares, linewidth=5)  # linewidth参数用来设置线条粗细

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

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

## 1. 线条粗细
plt.plot(squares, linewidth=5)  # linewidth参数用来设置线条粗细

## 2.设置标题
plt.title('title', fontsize=24)  # fontsize参数用来指定文字大小

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

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

## 1. 线条粗细
plt.plot(squares, linewidth=5)  # linewidth参数用来设置线条粗细

## 2.设置标题
plt.title('title', fontsize=24)  # fontsize参数用来指定文字大小

## 3.为坐标轴添加标签
plt.xlabel('xvalue', fontsize=24)
plt.ylabel('yvalue', fontsize=24)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

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

## 1. 线条粗细
plt.plot(squares, linewidth=5)  # linewidth参数用来设置线条粗细

## 2.设置标题
plt.title('title', fontsize