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【数据可视化】15 生成数据

【数据可视化】15 生成数据

作者: 吃葡萄的小兔纸 | 来源:发表于2019-10-19 22:21 被阅读0次

    前言:

    • matplotlib
    • pygal包 :生成适合在数字设备上显示的图表

    15.1 安装matplotlib-os系统

    系统自带,检查系统是否安装了matplotlib,可以打开一个终端会话并尝试导入matplotlib,若无:
    $ pip install --user matplotlib

    15.2 绘制简单的折线图 plot()

    import matplotlib.pyplot as plt #导入模块pylot,指定别名plt
    
    input_values = [1,2,3,4,5] #设置输入值
    squares = [1,4,9,16,25]
    plt.plot(input_values,squares,linewidth=5) # 参数linewidth 线条粗细
    
    # 设置图表标题,并给坐标轴加上标签
    plt.title("square numbers",fontsize=24) #标题
    plt.xlabel("value",fontsize=14)
    plt.ylabel("square of value",fontsize=14) #轴标题
    
    # 设置刻度标记大小
    plt.tick_params(axis = "both",labelsize=14) #刻度样式
    
    plt.show()  # 打开matplotlib查看器,显示绘制的图形
    

    输出:


    折线图.png

    15.2.3 使用scatter()绘制散点图并设置其样式

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.scatter(2,4,s=200) #调用scatter(),实参s设置点的尺寸
    
    #设置图标标题并给坐标轴加标签
    plt.title("square numbers",fontsize=14)
    plt.xlabel("value",fontsize=14)
    plt.ylabel("square of value",fontsize=14)
    
    #设置刻度标记大小
    plt.tick_params(axis="both",which="major",labelsize=14)
    
    plt.show()
    

    输出:


    散点图-单点.png

    15.2.4 使用scatter()绘制一系列点

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    x_value = [1,2,3,4,5]
    y_value = [1,4,9,16,25]
    
    plt.scatter(x_value,y_value,s=100)
    
    #设置图标标题并给坐标轴加标签
    plt.title("square numbers",fontsize=14)
    plt.xlabel("value",fontsize=14)
    plt.ylabel("square of value",fontsize=14)
    
    #设置刻度标记大小
    plt.tick_params(axis="both",which="major",labelsize=14)
    
    plt.show()
    

    输出:


    散点图-系列点.png

    15.2.5自动计算数据

    import matplotlib.pyplot as plt
    x_values = list(range(1,1001))
    y_value = [x**2 for x in x_values]
    
    plt.scatter(x_value,y_value,s=40)
    
    #设置图标标题并给坐标轴加标签
    plt.title("square numbers",fontsize=14)
    plt.xlabel("value",fontsize=14)
    plt.ylabel("square of value",fontsize=14)
    
    #设置每个坐标轴取值范围
    plt.axis([0,1100,0,1100000]) #函数axis(x轴最小值,x轴最大值,y轴最小值,y轴最大值)
    
    plt.show()
    

    输出:


    自动计算 散点图.png

    15.2.6 删除数据点的轮廓

    matplotlib可以给散点图的各个点指定颜色。默认蓝色点和黑色轮廓。要删除数据点轮廓,可调用scatter()时传递实参edgecolor = 'none'

    plt.scatter(x_value,y_value,c = 'red', edge color = 'none' , s=40)
    
    #RGB颜色模式,越接近于0 颜色越深,越接近1,颜色越浅
    plt.scatter(x_value,y_value,c = (0,0,0.8), edge color = 'none' , s=40)
    

    15.2.8 使用颜色映射

    颜色映射colormap是一系列颜色,从起始颜色渐变到结束颜色,用于突出数据点规律。

    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,c=y_values,cmap=plt.cm.Blues,edgecolor="none",s=40) #cmap
    
    
    #设置图标标题并给坐标轴加标签
    plt.title("square numbers",fontsize=14)
    plt.xlabel("value",fontsize=14)
    plt.ylabel("square of value",fontsize=14)
    
    plt.show()
    

    输出:


    颜色映射.png

    15.2.9 自动保存图表

    要让程序自动保存图表到文件中,可调用plt.savefig()(而不是调用plt.show())

    #第一个实参是文件名,第二个实参将图表多余的空白区域剪裁
    put.savefig("squares_plot.png',bbox_inches='tight')
    

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