Matplotlib数据可视化基础

一、了解绘图基础语法与常用参数

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

画图流程：

1.创建画布 2.选定子图 3.绘制图形 4.添加图形 5.保存图形 6.显示图形

plt.figure(figsize=(4,4))
plt.title('line') # 给图起名字
x = np.arange(10)
plt.plot(x,np.sin(x))
plt.plot(x,np.cos(x))
plt.legend(['sin','cos']) #按顺序起名
plt.savefig('D:/') #先保存在展示
plt.show()

分析特征间的关系

1.散点图的绘制

scatter中的参数： x,y 略，s接受数值或者一维array ，表示点的大小, c接受颜色或者一维array 指定颜色, marker 接受特定的string表示绘制点的类型, alpha 接受0-1 表示透明度

data = np.load('G:\学习资料\国民经济核算季度数据.npz',allow_pickle=True)
data.files
data['values'] # 查看对应的列
data['columns'] # 查看列名
plt.scatter(range(69),data['values'][:,2]) # 第二列数据

多列数据

for i in [3,4,5]:plt.scatter(range(69),data['values'][:,i])
plt.show()

2.折线图

x,y,略 ,color接受特定的string表示指定颜色,linestyle接受特定的string 指定线条类型,marker 接受特定的string表示绘制点的类型,alpha 接受0-1 表示透明度

plt.plot(range(69),data['values'][:,2])

多列数据，且指定颜色和线条类型

l= ['r','g','b']
m= ['o','*','D']
for j, i in enumerate([3,4,5]):plt.plot(range(69),data['values'][:,i],c=l[j],marker=m[j],alpha=0.5)
plt.legend(['1','2','3'])
plt.show()

3.条形图

num = data['values'][68,3:6]
plt.bar(range(len(num)),num,color='g')  # left 接受array x轴数据，height 接受array 代表的数据量 width 接受0-1的float 指定直方图的宽度 color 表颜色
plt.xticks(range(len(num)),['1','2','3'])
plt.show()

4.饼图

plt.pie(num,autopct='%.2f %%',explode=[0.1,0,0],labels=['1','2','3'],labeldistance=1.4)
plt.show()

5.箱线图

num = data['values'][:,3]
plt.boxplot(num)
plt.show()

一个初学者的记录，希望可以和大家一起学习。

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