读书笔记-python，数据可视化之matplotlib简单实用

import matplotlib.pyplot as plt

input_values = [1,2,3,4,5]
squares = [1,4,9,16,25]
#设置绘制线条的粗细
plt.plot(input_values,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 = 17)
plt.ylabel("Square of value",fontsize = 17)

#设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis = "both",labelsize = 20)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

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

#s设置点的尺寸 点颜色 轮廓颜色 c 设置点的颜色 cmap 设置颜色映射   edgecolor 轮廓 s 点的尺寸
plt.scatter(x_values,y_values,c = y_values,cmap = plt.cm.Reds,edgecolor = 'none',s = 2)

#设置标题以及给坐标轴加上标签
plt.title("Square Numbers",fontsize = 24)
plt.xlabel("Value",fontsize = 17)
plt.ylabel("Square of value",fontsize = 17)

#设置标记刻度的大小
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])

#保存图片，并将图片多余的空白部分裁剪掉
plt.savefig("squares_plot.png",bbox_inches = "tight")

from random import choice

class RandomWalk():

"""一个生成随机漫步数据的类"""

def __init__(self,num_points = 5000):
"""初始化随机漫步的属性"""
#随机漫步点的个数
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:

#决定前进方向以及沿这方向前进的距离
#函数choice 参数当中的列表中选择一个元素
x_direction = choice([1,-1])
x_distance = choice([0,1,2,3,4])
#最终漫步将有方向和步数决定
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 索引-1表示列表倒数第一个值
next_x = self.x_values[-1] + x_step
next_y = self.y_values[-1] + y_step

#将坐标添加进列表
self.x_values.append(next_x)
self.y_values.append(next_y)

import matplotlib.pyplot as plt
from random_walk import RandomWalk
from time import sleep

#生成50000个随机漫步点
rw = RandomWalk(50000)
rw.fill_walk()

#设置绘图窗口的尺寸 单位为尺寸 如下铺满整个屏幕
plt.figure(figsize = (16,9))

#一个从1到50000的列表
point_numbers = list(range(rw.num_points))

#画图
plt.scatter(rw.x_values,rw.y_values,c = point_numbers,cmap = plt.cm.Reds,edgecolors = 'none',s = 1)

#突出起点和终点 重绘
plt.scatter(0,0,c = "green",edgecolors = 'none',s = 100)
plt.scatter(rw.x_values[-1],rw.y_values[-1],c = 'red',edgecolors = 'none',s = 100)

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

plt.savefig("random_walk.png")