【泰迪杯-数据分析-1】matplotlib
matplotlib
matplotlib是pyhton的一个数据可视化包，方便展示数据分析结果。其仿照matlab构建。
可以使用cmd通过pip命令安装：
pip install matplotlib使用matplotlib绘图只使用其中的pyplot模块，所以导入库的时候一般使用：
from matplotlib import pyplot as plt（下面介绍的函数方法默认都是plt对象的）目录
- matplotlib
- 1，绘制折线图
- 1.1，设置图大小和保存图片
- 1.2，设置x，y轴
- 1.3，给图添加描述信息
- 1.4，绘制网格
- 1.5，绘制多次图形
- 1.5，设置线条颜色和风格
- 2，绘制其他常用统计图
- 2.1，绘制散点图
- 2.2，绘制条形图
- 2.3，绘制直方图
1，绘制折线图
使用
plot(x,y)函数绘制图，show函数显示图
# 简单使用
from matplotlib import pyplot as plt
# 初始化x轴的数字列表
x = range(2,26,2)
y = [15,13,14.5,17,20,25,26,26,24,22,18,15]
# 绘制折线图并显示
plt.plot(x,y)
plt.show()
1.1，设置图大小和保存图片
通过
plt.figure()函数设置图的大小等参数
# 例子
from matplotlib import pyplot as plt
# 定义之后绘图会自动使用该绘图配置
fig = plt.figure(figsize=(10,10),dpi=80) x = range(2,26,2)
y = [15,13,14.5,17,20,25,26,26,24,22,18,15]
plt.plot(x,y)# 保存图
plt.savefig("./figure/figure_2.png") # 也可以使用svg后缀生成矢量图，但是只能网页使用
1.2，设置x，y轴
通过
xticks()和yticks函数设置x轴和y轴坐标刻度，参数为刻度数组。
from matplotlib import pyplot as plt
x = range(2,26,2)
y = [15,13,14.5,17,20,25,26,26,24,22,18,15]
plt.plot(x,y) # 坐标轴上只会显示列表中的数字
plt.xticks(x) # 设置x轴的刻度
plt.yticks(y) # 设置x轴的刻度plt.show()
- 其他小技巧：
#可以使用列表推导式生成x轴刻度，例如:
x_label = [i/2 for i in range(0,52,1)] # 列表推导式： [可含i表达式 for i in 列表]
# python列表步长path取值
list[::path]
# 可以通过 min() 和 max() 函数快速获得某数组的最大最小值，来快速获取合适的坐标轴刻度
x_label = range(min(x),max(x)+1) # range()函数最大取不到，要+1
- 例子：绘制两小时随机气温图:
from matplotlib import pyplot as plt
import randomx = range(1,2*60+1)
y = [random.randint(20,35) for i in range(120)]
plt.plot(x,y)
plt.show()
设置字符串类型的x，y轴刻度，可以通过
xticks()和yticks函数配合列表推导式完成
# 生成11：00到12：00每分钟的随机温度图
from matplotlib import pyplot as plt
import randomx = range(1,121)
label_x = ["{}:{}".format(int(i/60+11),int(i%60)) for i in x[::10]]
y = [random.randint(20,35) for i in range(120)]
plt.plot(x,y)
plt.xticks(x[::10],label_x) # 刻度值和刻度标签要对应，但是刻度值和点不用一一对应
plt.show()
设置坐标轴标签旋转：可通过
xticks()和yticks的rotation参数来设置
plt.xticks(x[::10],label_x,rotation = 30) # 参数值大小为标签顺时针旋转的角度# 会有一个Bug：中文不显示
# 防止坐标轴刻度转动不显示中文 （其他方法P6）
import matplotlib
font = {'family' : 'MicroSoft YaHei', # 也可以KaiTi'weight' : '10','size' : '10'}
matplotlib.rc("font",**font)# 另一种方法
from matplotlib import font_manager
my_font = font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\SIMLI.TTF')
plt.xticks(x[::10],label_x,rotation = 30,fontproperties=my_font)
1.3，给图添加描述信息
设置x，y轴标签可以通过
xlabel和ylabel来设置。图的标题可以通过title函数来设置
# 例：
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度")
plt.title("11:00 ~ 12:00气温折线图")
1.4，绘制网格
使用
grid()方法设置网格，默认网格和坐标轴刻度对齐
plt.grid()
# 参数：alpha：网格线不透明度
plt.grid(alpha = 0.1)
1.5，绘制多次图形
多次调用
plot函数即可多次画图，并通过label参数并调用legend方法设置图例
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
import randommy_font = font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\SIMLI.TTF')
x = range(1,2*60+1)
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
y1 = [random.randint(20,35) for i in range(120)]
y2 = [random.randint(20,35) for i in range(120)]
plt.plot(x,y1,label='A地')
plt.plot(x,y2,label='B地')
plt.legend(prop=my_font,loc=0) # prop 参数设置字体 loc 设置图例位置，默认0为最佳位置，其他位置看源码（需要再深入一层）
plt.show()
1.5，设置线条颜色和风格
可通过
plot方法的color参数设置线条的颜色：r/g/b/w/c/m/y/k/#00ff00可通过
plot方法的linestyle参数设置线条的风格：-/–/-./【泰迪杯-数据分析-1】matplotlib相关推荐
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