python数据分析基础001 -matplotlib的基础绘图
前言
大家好,我是苏凉,在前面我们已经学习了网络爬虫并且获取到了数据,接下来当然是对数据进行分析啦,本篇文章带大家进入新的模块:pyhon数据分析基础001 -matplotlib的基础绘图。
文章目录
- 前言
- (一)什么是matplotlib
- 1.为什么要学习matplotlib
- 2.什么是matplotlib
- 3. 安装matplotlib
- 4.导入matplotlib库
- (二)matplotlib基本要点
- 1.matplotlib基本使用
- 2.完善matplotlib绘制的图形
(一)什么是matplotlib
1.为什么要学习matplotlib
- 能将数据进行可视化,更直观的呈现。
- 使数据更加的客观,更具有说服力。
2.什么是matplotlib
matplotlib:最流行的python底层绘图库,主要做数据可视化图表,名字取材于MATLAB,模仿MATLAB构建。
3. 安装matplotlib
在终端输入以下指令快速安装
pip install matplotlib -i https://pypi.douban.com/simple
4.导入matplotlib库
在matplotlib中导入模块pyplot
from matplotlib import pylot as plt
(二)matplotlib基本要点
1.matplotlib基本使用
下图中横轴表示x轴,纵轴表示y轴。
而axis轴指的就是x或者y这种坐标轴。
注:这里的x和y的值要一一对应
那么上面的每一个红点都是什么呢?
每个红色的点是坐标,把5个点的坐标连接成一条线,组成了一个折线图。
那么到底如何把它通过代码画出来呢?通过下面的一个小例子来看一下matplotlib该如何简单的使用!!
题目:假设一天中每隔2个小时的气温分别是(15,13,14,15,17,24,26,25.5,26,28,14,13)
代码实现:
from matplotlib import pyplot as plt# 一天每隔2小时range(2,26,2)
x = range(2,26,2)
y = [15,13,14,15,17,24,26,25.5,26,28,14,13]
# 在这里x和y的值一一对应
# 传入x ,y 的值通过plot绘制出折线图
plt.plot(x,y)
plt.show()
运行结果:
2.完善matplotlib绘制的图形
- 设置图片大小
设置图片大小需要调用figure,再里面可以设置图片的大小。在图片模糊时可以传入dpi参数,可以让图片更清晰。
fig = plt.figure(figsize=(10,10),dpi=100)
- 保存到本地
plt.savefig('./picture/1.jpg')
这里还可以保存为svg的矢量图格式,这样放大也不会失真。
运行结果:
- 添加描述信息(x轴,y轴…)
plt.xlabel('time') #设置x轴描述信息
plt.ylabel('temp')#设置y轴描述信息
plt.title('total')# 设置标题
- 调整x,y轴的刻度间距
需要用到xticks方法。
plt.xticks(x)
当刻度太密集时使用列表的不常(间隔取值)来解决。
plt.xticks(x[::2])
- 设置中文显示
首先导入font_manager
from matplotlib import font_manager
其次在系统中找到本地字体拖到当前目录下
fname传入字体的路径
my_font = font_manager.FontProperties(fname="./msyh.ttc")
fontproperties 设置中文显示
plt.xlabel('时间',fontproperties = my_font)
plt.ylabel('温度',fontproperties = my_font)
plt.title('24小时实时温度' ,fontproperties = my_font
运行结果:
- 线条的样式
在绘制的时候可以指定:
color = ‘r’ #设置线条颜色
linestyle = ‘–’ #设置线条风格
linewidth = 2 # 设置线条粗细
alpha = 0.5 #设置线条透明度
下面是部分颜色的缩写:
下面时部分线条风格:
plt.plot(x,y,color = 'r' ,linestyle = '--',linewidth =3 ,alpha = 0.2)
运行结果:
- 添加水印
fig.text(x=0.45, y=0.45, s= '苏凉.py',fontproperties = my_font,fontsize=40, color='b',ha='center', va='center', alpha=0.2)
运行结果:
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