python功能笔记——数据可视化
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python功能笔记——数据可视化相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
python数据可视化
pip install matplotlib
引入:
import matplotlib.pyplot as plt (大量接口都在这里边)
绘制线图:
x=[1,2,3,4] (指定X轴)
y=[4,5,6,7] (指定Y轴)
plt.plot(x,y) (将数组传入,绘制线图)
plt.plot(x,y,label=‘线的名字‘) (如果想要显示线的名字,直接在函数中传入)
plt.legend(loc=0) (数字1-10来指定显示的位置)
plt.show() (显示出来)
(想要同时显示多个线图,只需要多次指定plt.plot(x1,y1)即可)
plt.xlabel(‘X轴名字‘) (指定X轴名字)
plt.ylabel(‘Y轴名字‘) (指定Y轴名字)
plt.title(‘这个线图的名字‘) (指定线图名字)
绘制条形图:
x=[1,2,3,4,5] (指定X轴)
y=[4,5,6,7,9] (指定Y轴)
plt.bar(x,y) (绘制条形图)
plt.show() (显示出来)
plt.axis([0,12,0,7]) (自己指定X轴和Y轴范围,四个参数分别为X轴从0到12,Y轴从0到7)
或者使用xlim()和ylim()函数功能一样
根据数据量的多少绘制条形图
import numpy as np
x=np.random.randint(1,100,100) (产生1到100的100个随机整数)
bins=[0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100] (指定划分范围)
plt.hist(x,bins) (根据指定的范围划分在此范围内有多少符合的数据)
plt.hist(x,bins,rwidth=0.7) (使条形图有间距)
plt.show()
绘制散点图:
x=np.random.randint(1,10,50) (产生随机数)
y=np.random.randint(1,10,50)
plt.scatter(x,y) (绘制散点图,也可以同时生成多组数据)
plt.scatter(x,y,color = ‘r‘) (指定颜色)
plt.show()
面向对象:
绘制散点:
fig,ax=plt.subplots() (初始化画布和图像)
ax.scatter(x,y)
plt.show()
绘制饼图:
label=‘A‘,‘B‘,‘C‘,‘D‘ (设定模块标签)
size=[12,30,45,10] (设定比例)
fig,ax=plt.subplots()
ax.pie(size,labels = label) (绘制饼图)
ax.pie(size,labels = label,autopct=‘%1.1f%%‘) (显示百分比)
ax.pie(size,labels = label,shadow=True) (显示阴影)
ax.pie(size,labels = label,startangle=90) (设定起始角度)
ax.pie(size,labels = label,explode=explode) (突出显示一个元素)
要使用这个选项,首先要定义explode变量
explode=(0,0.1,0,0)
ax.axis(‘equal‘) (让饼形图正起来显示)
plt.show()
以上是关于python功能笔记——数据可视化的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Python深度学习:Python数据处理及可视化(读书笔记)