python數(shù)據分析matplotlib的基礎繪圖使用
前言
大家好,我是蘇涼,在前面我們已經學習了網絡爬蟲并且獲取到了數(shù)據,接下來當然是對數(shù)據進行分析啦,本篇文章帶大家進入新的模塊:pyhon數(shù)據分析基礎matplotlib的基礎繪圖。
(一)什么是matplotlib
1.為什么要學習matplotlib
能將數(shù)據進行可視化,更直觀的呈現(xiàn)。使數(shù)據更加的客觀,更具有說服力。
2.什么是matplotlib
matplotlib:最流行的python底層繪圖庫,主要做數(shù)據可視化圖表,名字取材于MATLAB,模仿MATLAB構建。
3. 安裝matplotlib
在終端輸入以下指令快速安裝
pip install matplotlib -i https://pypi.douban.com/simple
4.導入matplotlib庫
在matplotlib中導入模塊pyplot
from matplotlib import pylot as plt
(二)matplotlib基本要點
1.matplotlib基本使用
下圖中橫軸表示x軸,縱軸表示y軸。
而axis軸指的就是x或者y這種坐標軸。
注:這里的x和y的值要一一對應

那么上面的每一個紅點都是什么呢?
每個紅色的點是坐標,把5個點的坐標連接成一條線,組成了一個折線圖。
那么到底如何把它通過代碼畫出來呢?通過下面的一個小例子來看一下matplotlib該如何簡單的使用?。?/p>
題目:假設一天中每隔2個小時的氣溫分別是(15,13,14,15,17,24,26,25.5,26,28,14,13)
代碼實現(xiàn):
from matplotlib import pyplot as plt # 一天每隔2小時range(2,26,2) x = range(2,26,2) y = [15,13,14,15,17,24,26,25.5,26,28,14,13] # 在這里x和y的值一一對應 # 傳入x ,y 的值通過plot繪制出折線圖 plt.plot(x,y) plt.show()
運行結果:

2.完善matplotlib繪制的圖形
設置圖片大小
設置圖片大小需要調用figure,再里面可以設置圖片的大小。在圖片模糊時可以傳入dpi參數(shù),可以讓圖片更清晰。
fig = plt.figure(figsize=(10,10),dpi=100)
保存到本地
plt.savefig('./picture/1.jpg')這里還可以保存為svg的矢量圖格式,這樣放大也不會失真。運行結果:

添加描述信息(x軸,y軸…)
plt.xlabel('time') #設置x軸描述信息
plt.ylabel('temp')#設置y軸描述信息
plt.title('total')# 設置標題

調整x,y軸的刻度間距
需要用到xticks方法。
plt.xticks(x)
當刻度太密集時使用列表的不常(間隔取值)來解決。
plt.xticks(x[::2])
設置中文顯示
首先導入font_manager
from matplotlib import font_manager
其次在系統(tǒng)中找到本地字體拖到當前目錄下fname傳入字體的路徑
my_font = font_manager.FontProperties(fname="./msyh.ttc")
fontproperties 設置中文顯示
plt.xlabel('時間',fontproperties = my_font)
plt.ylabel('溫度',fontproperties = my_font)
plt.title('24小時實時溫度' ,fontproperties = my_font
運行結果:

線條的樣式
在繪制的時候可以指定:
color = ‘r’ #設置線條顏色linestyle = ‘–’ #設置線條風格linewidth = 2 # 設置線條粗細alpha = 0.5 #設置線條透明度
下面是部分顏色的縮寫:

下面時部分線條風格:

plt.plot(x,y,color = 'r' ,linestyle = '--',linewidth =3 ,alpha = 0.2)
運行結果:

添加水印
fig.text(x=0.45,
y=0.45,
s= '蘇涼.py',
fontproperties = my_font,
fontsize=40, color='b',
ha='center', va='center', alpha=0.2)
運行結果:

以上就是python數(shù)據分析matplotlib的基礎繪圖使用的詳細內容,更多關于python數(shù)據分析matplotlib繪圖的資料請關注腳本之家其它相關文章!
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