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一、Matplotlib 繪圖
在數據分析中,數據可視化也非常重要,通過直觀的展示過程、結果數據,可以幫助我們清晰的理解數據,進而更好的進行分析。接下來就說一下Python數據分析中的數據可視化工具 Matplotlib 庫。
Matplotlib 是一個非常強大的Python 2D繪圖庫,使用它,我們可以通過圖表的形式更直觀的展現數據,實現數據可視化,使用起來也非常方便,而且支持繪制折線圖、柱狀圖、餅圖、直方圖、散點圖等。
可以使用以下命令進行安裝:
pip install matplotlib # 或者 conda install matplotlib
簡單示例
繪制y=2x+1
方程圖:
import matplotlib.pyplot as plt # 創建figure對象(繪畫對象) plt.figure(figsize=(4, 6)) # 繪制圖像 x = [1, 2, 3, 4] y = [2*i+1 for i in x] plt.plot(x, y) # 顯示圖像 plt.show()
結果如下:
其中:
- pyplot 是 Matplotlib 的子庫,該子庫提供了繪圖的接口及函數,可以快速地進行圖表的繪制。
-
plt.figure(figsize=(4, 6))
表示創建一個繪圖對象,如果沒創建直接調用plot
函數會自動創建一個繪圖對象,語法格式如下:
plt.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, ······)
常用的參數說明如下:
- num:表示圖形編號,可以是int或string類型,默認為None,不傳遞則創建新圖形,并且圖形編號將遞增;傳遞了會返回該編號對應圖形的引用。
- figsize:表示畫布的寬度和高度,接收一個整數元組
- dpi:表示繪圖對象的分辨率······
-
plt.plot()
函數表示在當前繪圖對象中進行圖表的繪制,x和y分別表示x、y軸的數據。 -
plt.show()
表示顯示圖像,顯示后釋放figure對象資源。
-
二、折線圖繪制
折線圖是一種將數據點按照順序連起來的圖形,可以體現變量y隨變量x的變化情況。Matplotlib 提供了plot()
函數繪制折線圖,其語法格式如下:
plt.plot(*args, **kwargs)
常用參數及說明如下:
- x、y:分別表示x軸和y軸對應的數據,接收列表類型參數
- color:表示折線的顏色
- marker:表示折線上點的類型,有“.”、“o”、“v”等等類型
- linestyle:表示折線的類型,默認為“-”,表示實線,設置為“--”表示長虛線,設置為“-.”表示點線,設置為“:”表示點虛線
- linewidth:表示折線的粗細
- alpha:表示點的透明度,接收0~1之間的小數
例如,繪制某地區周一到周日平均溫度變化折線圖:
import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10, 8)) # 周一到周日平均溫度數據 plt.plot([1,2,3,4,5,6,7], [12,11,11,13,12,10,10]) plt.show()
結果輸出如下:
但是可以看出,圖表并不是很好看,我們可以給圖表添加一些標簽和圖例,讓圖表更加清晰好看,
具體方法如下:
- plt.title():指定當前圖表的標題,包括名稱、位置、顏色、字體大小等
- plt.xlabel():指定當前圖表x軸的名稱、位置、顏色、字體大小等
- plt.ylabel():指定當前圖表y軸的名稱、位置、顏色、字體大小等
- plt.xlim():指定當前圖表x軸的范圍
- plt.ylim():指定當前圖表y軸的范圍
- plt.xticks():指定當前圖表x軸刻度
- plt.yticks():指定當前圖表y軸刻度
- ····
import matplotlib.pyplot as plt # 設置支持中文 plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10, 8)) plt.plot([1,2,3,4,5,6,7], [12,11,11,13,12,10,10], linestyle="-", marker=".") plt.xlabel("時間") plt.ylabel("溫度") plt.yticks([i for i in range(20)][::5]) plt.show()
結果輸出如下:
原文鏈接:https://juejin.cn/post/7090126038063284231
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