Python 编程从入门到实践4

今天看的有点少，测试和项目1直接跳过，直接看项目2。
15.2 绘制简单的折线图

import matplotlib.pyplot as plt

squares = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(squares)
plt.show()

15.2.1 修改标签文字的线条粗细

import matplotlib.pyplot as plt

input_value = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(input_value,squares, linewidth=5)

# 设置图表标题,并给坐标轴加上标签
plt.title('Square Numbers', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)

# 设置刻度标记的(字体)大小
plt.tick_params(axis='both', labelsize=14)
plt.show()

15.2.3 使用 scatter() 绘制散点图并设置样式

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(2, 4, s=200)

# 设置图表标题,并给坐标轴加上标签
plt.title('Square Numbers', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)

# 设置刻度标记的(字体)大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)
plt.show()

15.2.4 使用 scatter() 绘制一系列点

import matplotlib.pyplot as plt

x_values = [1, 2, 3, 4, 5]
y_values = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.scatter(x_values, y_values, s=50)
# 设置图表标题,并给坐标轴加上标签
plt.title('Square Numbers', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)

# 设置刻度标记的(字体)大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)
plt.show()

15.2.5 自动计算数据

import matplotlib.pyplot as plt

x_values = list(range(1, 1001))
y_values = [x ** 2 for x in x_values]
# plt.scatter(x_values, y_values, s=20)
# 15.2.6 删除数据点的轮廓
# plt.scatter(x_values, y_values, edgecolors='none', s=20)
# 15.2.7 自定义颜色
plt.scatter(x_values, y_values, c='red', edgecolors='none', s=20)

# 设置图表标题,并给坐标轴加上标签
plt.title('Square Numbers', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)

# 设置刻度标记的(字体)大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)

# 设置每个坐标轴的取值范围
plt.axis([0, 1100, 0, 1100000])
plt.show()

15.2.8 使用颜色映射

颜色映射是一系列颜色，它们从起始颜色渐变到结束颜色。在可视化中,颜色映射用于突出颜色的规律,例如,用较浅的颜色显示较小的值,并用较深的颜色来显示较大的值。

x_values = list(range(1, 1001))
y_values = [x ** 2 for x in x_values]

# 我们将参数 c 设置成了一个 y 值列表,并告诉参数 cmap 用哪个颜色映射,这样 y 值较小的点显示为浅蓝色, y 值较大的点显示为深蓝色

plt.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues, edgecolors='none', s=20)
# 设置图表标题,并给坐标轴加上标签
plt.title('Square Numbers', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)

# 设置刻度标记的(字体)大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)

# 设置每个坐标轴的取值范围
plt.axis([0, 1100, 0, 1100000])
# plt.show()

# 15.2.9 自动保存图表
# 第二个参数指定将图表多余的空白区域裁掉,如若保留,可忽略这个参数
plt.savefig('squares_plot.png', bbox_inches='tight')

15.3.1 创建 RandomWalk() 类

from random import choice


class RandomWalk():
    # 一个生产随机漫步数据的类

    def __init__(self, num_points=500):
        # 初始化随机漫步的属性
        self.num_points = num_points

        # 所有随机漫步都始于 (0,0)
        self.x_values = [0]
        self.y_values = [0]

    def fill_walk(self):
        # 计算随机漫步包含的所有点

        # 不断漫步,直到列表达到指定的长度
        while len(self.x_values) < self.num_points:
            # 决定前进的方向以及沿这个方向前进的距离
            # choice() 方法返回一个列表，元组或字符串的随机项。
            x_direction = choice([1, -1])
            x_distance = choice([0, 1, 2, 3, 4])
            x_step = x_direction * x_distance

            y_direction = choice([1, -1])
            y_distance = choice([0, 1, 2, 3, 4])
            y_step = y_direction * y_distance

            # 拒绝原地踏步
            if x_step == 0 and y_step == 0:
                continue

            # 计算下一个点的 x 和 y值
            # 为获取漫步中下一个点的 x 值,我们将 x_step 与x_values中的最后一个值相加,y同理。
            next_x = self.x_values[-1] + x_step
            next_y = self.y_values[-1] + y_step

            # 把点的值添加到列表的末尾
            self.x_values.append(next_x)
            self.y_values.append(next_y)

15.3.4 模拟多次漫步

import matplotlib.pyplot as plt
from random_walk import RandomWalk

while True:
    rw = RandomWalk()
    rw.fill_walk()
    plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=5)
    plt.show()

    keep_running = input('Make another walk?(y/n):')
    if keep_running == 'n':
        break

15.3.5 设置随机漫步图的样式

# 在本节中,我们将定制图表,以突出每次漫步的重要特征,并让分散注意力的元素不那么显眼


while True:
    # 增加点数
    rw = RandomWalk(50000)
    # rw = RandomWalk()
    rw.fill_walk()

    # 15.3.10 调整尺寸
    # 设置绘图窗口的尺寸
    #函数 figure() 用于指定图表的宽度、高度、分辨率以及背景色。
    plt.figure(dpi=80,figsize=(10, 6))

    point_numbers = list(range(rw.num_points))
    # 15.3.6 给点着色
    # 我们将使用颜色映射来之处漫步中各点的先后顺序,并删除黑色轮廓,让它们的颜色更加明显
    plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Blues, edgecolors='none', s=1)[图片上传中...(Figure_1.png-cd33eb-1522599369527-0)]


    # 15.3.7 重新绘制起点和终点
    # 突出起点和终点
    plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=50)
    plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolors='none', s=50)

    # 15.3.8 隐藏坐标轴
    plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)
    plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)

    plt.show()

    keep_running = input('Make another walk?(y/n):')
    if keep_running == 'n':
        break

今天暂时到这里了，每天应该能看完项目2。