数据可视化（matplotlib绘图）

基于Matplotlib模块的绘图

• 使用简单绘图语句，实现复杂绘图效果
• 以交互式操作实现渐趋精细的图形效果
• 使用嵌入式的Latex输出具有印刷级别的图表，科学表达式和符号文本
• 对图表的组成元素实现精细化控制

导入和画图准备

导入模块matplotlib.pyplot

import matplotlib.pyplot as plt

在notebook中显示所绘图像

%matplotlib inline

导入numpy库

import numpy as np

用来正常显示中文标签

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

用来正常显示负号

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

设置X,Y轴

#在0.05~10之间等间隔取1000个数
x = np.linspace(0.05,10,1000)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y)或plt.plot(y)或plt.show()#显示所绘图像(可以不要)
           

plt.plot()参数

color

可采用下列方式查看

import seaborn
seaborn.xkcd_rgb
           

marker

• marker 表示点的样式

line

• line 线的形式

‘-’	实线
‘-.’	虚点线
‘–’	虚线
‘:’	点线
‘.’	点
‘o’	圆点
‘^’	上三角点
‘>’	右三角点
‘v’	下三角点
‘<’	左三角点
‘2’	上三叉点
‘4’	右三叉点
‘1’	下三叉点
‘3’	左三叉点
‘s’	正方形
‘*’	星形点
‘H’	六边形点2
‘x’	乘号点
‘d’	瘦菱形点
‘p’	五角点
‘h’	六边形点1
‘+’	加号点
‘D’	实心菱形点
‘_’	横线点

其他参数

• linewidth 定义线条的宽度，可取任意实数
• alpha 定义线条的透明度，一般取值【0,1】之间
• drawstyle 定义描点方式

常用的图像设置命令

• 设置图像标题

  plt.title()

• 设置x轴显示 范围

  plt.xlim()

• 设置y轴显示 范围

  plt.ylim()

• 设置x轴名称

  plt.xlabel()

• 设置y轴名称

  plt.ylabel()

• 显示坐标网格线

  plt.grid()

• 绘制平行于x轴的水平线

  plt.axhline()

• 绘制平行于y轴的水平线

  plt.axvline()

• 绘制平行于x轴的一块区域

  plt.axhspan()

• 绘制平行于y轴的一块区域

  plt.axvspan()

• 标示不同图形的文本标签图例

  plt.legend()

• 设置想x轴的标签名称

  plt.xticks()

• 设置想y轴的标签名称

  plt.yticks()

• 添加图形内容细节的无指向型注释文本

  plt.text()

• 添加图形内容细节的指向型注释文本

  plt.annotate()

plt常见的二维图形绘制命令

• 柱状图

  plt.bar()

• 条形图

  plt.bath()

• 直方图

  plt.hist()

• 饼图

  plt.pie()

• 极线图

  plt.polar()

• 散点图或气泡图

  plt.scatter()

• 棉棒图

  plt.stem()

• 箱线图

  plt.boxplot()

• 误差棒图

  plt.errorbar()