python功能笔记——数据可视化
python数据可视化
pip install matplotlib
引入:
import matplotlib.pyplot as plt (大量接口都在这里边)
绘制线图:
x=[1,2,3,4] (指定X轴)
y=[4,5,6,7] (指定Y轴)
plt.plot(x,y) (将数组传入,绘制线图)
plt.plot(x,y,label='线的名字') (如果想要显示线的名字,直接在函数中传入)
plt.legend(loc=0) (数字1-10来指定显示的位置)
plt.show() (显示出来)
(想要同时显示多个线图,只需要多次指定plt.plot(x1,y1)即可)
plt.xlabel('X轴名字') (指定X轴名字)
plt.ylabel('Y轴名字') (指定Y轴名字)
plt.title('这个线图的名字') (指定线图名字)
绘制条形图:
x=[1,2,3,4,5] (指定X轴)
y=[4,5,6,7,9] (指定Y轴)
plt.bar(x,y) (绘制条形图)
plt.show() (显示出来)
plt.axis([0,12,0,7]) (自己指定X轴和Y轴范围,四个参数分别为X轴从0到12,Y轴从0到7)
或者使用xlim()和ylim()函数功能一样
根据数据量的多少绘制条形图
import numpy as np
x=np.random.randint(1,100,100) (产生1到100的100个随机整数)
bins=[0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100] (指定划分范围)
plt.hist(x,bins) (根据指定的范围划分在此范围内有多少符合的数据)
plt.hist(x,bins,rwidth=0.7) (使条形图有间距)
plt.show()
绘制散点图:
x=np.random.randint(1,10,50) (产生随机数)
y=np.random.randint(1,10,50)
plt.scatter(x,y) (绘制散点图,也可以同时生成多组数据)
plt.scatter(x,y,color = 'r') (指定颜色)
plt.show()
面向对象:
绘制散点:
fig,ax=plt.subplots() (初始化画布和图像)
ax.scatter(x,y)
plt.show()
绘制饼图:
label='A','B','C','D' (设定模块标签)
size=[12,30,45,10] (设定比例)
fig,ax=plt.subplots()
ax.pie(size,labels = label) (绘制饼图)
ax.pie(size,labels = label,autopct='%1.1f%%') (显示百分比)
ax.pie(size,labels = label,shadow=True) (显示阴影)
ax.pie(size,labels = label,startangle=90) (设定起始角度)
ax.pie(size,labels = label,explode=explode) (突出显示一个元素)
要使用这个选项,首先要定义explode变量
explode=(0,0.1,0,0)
ax.axis('equal') (让饼形图正起来显示)
plt.show()
- Python数据可视化matplotlib(二)—— 子图功能
- Caffe学习笔记13:数据可视化环境(python接口)配置
- 转载]利用Python进行数据分析——绘图和可视化 xticks-学习笔记
- 【深度学习】笔记14 windows下caffe的python接口的配置(数据的可视化环境)
- 读书笔记--python数据可视化--002_读取Excel文件数据
- [置顶] Python数据可视化—matplotlib笔记
- 使用python将csv文件数据可视化
- python学习笔记-数据结构
- 利用Python进行数据分析笔记-第三章-ipython
- python笔记--数据类型
- python笔记14--django之数据库
- Python数据分析笔记
- 某职员在会议上用五种方法实现Python数据可视化,秀了老总一脸!
- 【python学习笔记二】基本数据类型
- python数据可视化--散点图以及分类
- python 学习笔记(1) 数据结构与运算符
- python中数据分析数据可视化作图matplotlib
- python 抓取数据,pandas进行数据分析并可视化展示
- python学习笔记系列----(三)数据结构
- Python实现爬虫爬取NBA数据功能示例