Python数据可视化,Matplotlib库果然很硬核(18) |
您所在的位置:网站首页 › python 信号数据分析 › Python数据可视化,Matplotlib库果然很硬核(18) |
0
分享至
用微信扫码二维码 分享至好友和朋友圈 小朋友们好,大朋友们好! 我是猫妹,一名爱上Python编程的小学生。 欢迎和猫妹一起,趣味学Python。 今日主题 今天我们学习下如何用Pythons实现数据可视化。 什么是数据可视化呢? 一堆数据,如果我们单独一一看的话,比较难看出总体特别之处。 如果把这些数据做成各种图,是不是看起来就很显眼了呢? 我们随便从网上找几张图片如下,把数据通过图表方式显示出来,就是数据可视化。 Python中,数据可视化库非常多,比如Matplotlib、Seaborn、Pyecharts、Plotline等。 有一个职业叫数据分析师,就是每天和数据打交道。 Matplotlib可谓在平面绘图领域用得最广泛了,它借鉴了很多Matlab函数,可以绘制出高质量的图表,除了二维图,它也可以绘制三维图和动画等。 Matplotlib使用前需要用pip指令安装下。 折线图 import matplotlib.pylot as plt 导入matplotlib中的子库pylot,并重命名为plt。 根据listx和listy两个列表,绘制折线。 语法:plot(列表x,列表y) 自定义样式之颜色color 自定义样式之线条外观linestyle solid:实线dashed:虚线dotted:点线dashdot:点划线自定义样式之阶段外观 可以使用marker参数来定义节点的外观,取值很多,使用时可以查找到即可。 还可以设置节点的大小和颜色 通用设置 定义标题 定义图例 画布样式 坐标轴刻度 坐标轴范围 网格线 描述文本 添加注释 还有一些通用样式参数,可以被绝大多数绘图方法使用。 color:颜色frontsize:文本大小ha:水平对齐,horizontal alignva:垂直对齐,vertical alignlabel:图例alpha:不透明度(0~10)柱状图 可以使用bar()函数绘制柱状图,柱状图也称为条形图。 语法:bar(列表x,列表y) 基本绘图 横向柱状图 堆叠柱状图 并列柱状图 直方图 直方图用于统计各个区间数据的个数。 可以使用hist()函数绘制直方图。 语法:hist(data,group) data必选 group可选,是否分组、如不设置库会自动分组,但不太理想,一般设置下更好。 hist()函数提供了很多参数,可自定义样式。 比如rwidth设置直方图宽度,取值0~1.0,color设置颜色,edgecolor设置边框颜色。 直方图和柱状图有什么区别? 直方图y轴表示统计区间的频率。 柱状图y轴表示数值。 直方图统计数据,柱状图展示数据。 饼状图 可以使用pie()绘制饼状图,没有坐标系,用于展示各个部分占总的比例。 语法:pie(列表) pie()函数提供了许多参数,可自定义样式 labels:各部分标题,列表colors:各部分颜色,列表autopct:显示百分比explode:是否拉出某部分,元组shadow:是否显示阴影,元组散点图 可以使用scatter()绘制散点图。 语法:scatter(列表x,列表y) 散点图类似折线图,只显示点,不显示点之间的线。 scatter()函数提供了许多参数,可自定义样式 s:散点大小color:散点颜色alpha:散点不透明度(0~1.0)marker:散点形状label:图例面积图 可以使用stackplot()绘制面积图。 参考资料 https://github.com/matplotlib/matplotlib 《从0到1Python快速上手》 看得出,Matplotlib使用简单,功能强大,的确是数据分析的利器,下次如果需要处理数据,一定要想起它哦! 好了,我们今天就学到这里吧! 如果遇到什么问题,咱们多多交流,共同解决。 我是猫妹,咱们下次见! 特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务。 Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services. /阅读下一篇/ 返回网易首页 下载网易新闻客户端 |
CopyRight 2018-2019 办公设备维修网 版权所有 豫ICP备15022753号-3 |