python 数据呈现_新手小白初学Python数据可视化 清晰呈现数据变化
一.简单绘制折线图
linewidth·改变线条粗细
fontsize·改变图表中文字大小
plt.show() 显示数据变化,打开matplotlib查看器
import matplotlib.pyplot as plt
input_values = [1,2,3,4,5] #给plot()同时提供输入值和输出值
squares = [1,4,9,16,25]
plt.plot(input_values,squares,linewidth=5) #linewidth 线条粗细
plt.title("Square number",fontsize=24) #fontsize 图表中文字大小
plt.xlabel("Value",fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value",fontsize=14)
plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)
plt.show() #打开matplotlib查看器
二.绘制散点图
使用scatter()绘制散点图
#绘制单个点,向其传递一对x,y坐标
import matplotlib.pylot as plt
plt.scatter(2,4,s=200)
plt.title("Square number",fontsize=24)
plt.xlabel("Value",fontsize=14)
plt.ylabel("Square of value",fontsize=14)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14) #设置刻度标记大小
plt.show()
利用python循环完成自动计算数据中,
利用axis()函数,指定每个坐标轴的取值范围。要求提供四个值:x和y坐标轴的最小值和最大值。
import matplotlib.pyplot as plt
x_values = list(range(1,1001)) #设定x轴值为1~1000
y_values = [x**2 for x in x_values]#设定y轴值为x轴值遍历存储得到
plt.scatter(x_values,y_values,c='red',edgecolor='none',s=40)#s的改变影响数据曲线的宽度,实参edgecolor='none',删除数据点轮廓,使用参数c改变数据点的颜色
plt.axis([0,1100,0,1100000])#函数axis()指定坐标轴的取值范围
plt.show()
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