python可视化工具之matplotlib(1)基本图表
文章目录
- 图表样式及属性简介
- 1、线linestyle和点marker的样式
- 2、标题 plt.title()
- 3、轴标签 plt.xlabel() plt.ylabel()
- 4、轴范围 (上限下限) plt.xlim() plt.ylim()
- 5、轴刻度 plt.xticks() plt.yticks()
- 6、图例 plt.legend()
- 7、四个边框 ax.spines[ ].set_color()
- 8、数据标签 plt.text()
- 9、带箭头的显示文本 plt.annotate()
- 一、折线图 plt.plot()
- 1.1、参数讲解
- 1.2、一条折线
- 1.3、多条折线
- 1.4、水平线与垂直线
- 二、散点图 plt.scatter()
- 2.1、参数
- 2.2、散点图
- 2.3、气泡图
- 三、饼图 plt.pie()
- 3.1、参数
- 3.2、饼图
- 3.3、改变饼图中的字体大小
- 3.4、环形图
- 四、条形图(柱状图) plt.bar()
- 4.1、参数
- 4.2、单条形图
- 4.3、横向条形图 plt.barh()
- 4.4、多标签条形图 — 左右分布图
- 4.5、多标签条形图 — 叠堆图
- 五、直方图 plt.hist()
- 六、箱线图 plt.boxplot ()
- Matplotlib是一个Python 2D绘图库,Matplotlib试图让简单的事情变得更简单,让无法实现的事情变得可能实现。 只需几行代码即可生成 图,直方图,条形图,散点图等。支持python、numpy、pandas基本数据结构,运营高效且有较丰富的图表库。可视化是在整个数据挖掘的关键辅助工具,可以清晰的理解数据,从而调整我们的分析方法。能将数据进行可视化,更直观的呈现;使数据更加客观、更具说服力。
- 本博客主要展示基本的常见图表制作及图表样式修改,图表:折线图、饼图、散点图、条形图、直方图、热力图、箱线图。
- 下面这张图向我们展示了一张图表当中的所有可以设置的属性,以此美化图表。借着折线图的制作详细展示这些属性的修改。
- matplotlib官网:
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