python基础与大数据_Python大数据基础与实战第10章数据可视化.pptx

; 第十章数据可视化技术;;10.1pyplot绘图基本流程;10.1 pyplot绘图基本流程;10.1 pyplot绘图基本流程; Matplotlib提出了Object Container概念，它有Figure、Axes、Axis和Tick四种类型的对象容器。 Figure负责图像大小、位置等操作。 Axes负责坐标系的位置、绘图等操作。 Axis负责坐标轴的操作。 Tick负责刻度的相关操作。 Figure包含Axes、Axes包含Axis，Axis包含Tick。 ;10.2基于函数的可视化操作;10.2 基于函数的可视化操作;10.2 基于函数的可视化操作;subplot() 可以将一个图表划分成多个子图进行绘制，该函数用来设置子图，第1个参数是行数，第2个参数是列数，第3个参数是子图的编号 subplots() 该函数返回Figure对象和子图对应的Axes对象数组，Axes是可以进行绘图操作的对象;2）添加图表内容添加标题、添加坐标轴名称、绘制图形、添加图例等步骤是并列的，没有先后顺序。可以先绘制图形，也可以先添加各种标签。但是添加图例一定要在绘制图形之后。plot() 创建figure对象之后，接下来调用plot()在当前的figure对象中绘图。plot()的前两个参数是表示 X 、Y 轴数据的对象，后面参数是一个格式化字符串，由颜色字符、风格字符和标记字符组成;title()、text() 在当前图表中添加标题、文本注释信息legend() 设置图例xlabel()、ylabel() 添加X轴和Y轴名称xlim()、ylim() 设置当前图表的X轴和Y轴取值范围xticks()、yticks() 指定X轴和Y轴刻度的数目与取值;3）保存与显示图形savefig() 保存绘制的图形到文件中，可以指定图形的分辨率、边缘的颜色等参数show() 显示图形

;10.2 基于函数的可视化操作;#创建绘图数据x = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)#x轴数据[0.0,2.0)，间隔0.01y = 1 + np.sin(2 * np.pi * x)#y轴数据1+sin(2Πx)fig = plt.figure(figsize = (20, 8)) #设置图片宽度20英寸，高度8英寸plt.plot(x, y,"r--") #绘图参数设置plt.xlabel("时间/s") #设置x轴标签plt.ylabel("电压/mv") #设置y周标签plt.title("第一个图形示例") #设置图片的标题t = [r"$1+ sin(2\pi{x})$"] #使用LaText语法描绘数学公式plt.legend(t,loc="upper left",frameon=True) #设置图例，位置左上，带边框;10.2 基于函数的可视化操作;10.2 基于函数的可视化操作;plt.figure(1) #创建图表1 plt.figure(2) #创建图表2 ax1 = plt.subplot(211) #在图表2中创建子图1 ax2 = plt.subplot(212) #在图表2中创建子图2 x = np.linspace(0,3,100) #生成X轴数据

plt.figure(1) for i in range(5): plt.plot(x,np.exp(i*x/3),label=r"$e^{%dx}$"%i) #在图表1中绘图 plt.legend() #显示图例 ;plt.sca(ax1) #选择图表2的子图1 plt.plot(x,i+x,label=r"%d+x"%i)#在图表2的子图1中绘图plt.legend()plt.sca(ax2) #选择图表2的子图2plt.plot(x,np.cos(i*x),label=r"cos%dx"%i)

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