数据可视化-matplotlib包

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pyplot官网教程https://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html

#导入matplotlib的pyplot模块

import matplotlib.pyplot as plt

plot用于绘制线条

'''

第1步：定义x和y坐标轴上的点

'''

#x坐标轴上点的数值

x=[1, 2, 3, 4]

#y坐标轴上点的数值

y=[1, 4, 9, 16]

'''

第2步：使用plot绘制线条

第1个参数是x的坐标值，第2个参数是y的坐标值

'''

plt.plot(x,y)

'''

第3步：显示图形

'''

plt.show()

设置线条属性,文档：https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.lines.Line2D.html#matplotlib.lines.Line2D

'''

color：线条颜色，值r表示红色（red）

marker：点的形状，值o表示点为圆圈标记（circle marker）

linestyle：线条的形状，值dashed表示用虚线连接各点

'''

plt.plot(x, y, color='r',marker='o',linestyle='dashed')

#plt.plot(x, y, 'ro')

'''

axis：坐标轴范围

语法为axis[xmin, xmax, ymin, ymax]，

也就是axis[x轴最小值, x轴最大值, y轴最小值, y轴最大值]

'''

plt.axis([0, 6, 0, 20])

plt.show()

如果matplotlib参入的参数只能是列表的话，这对数据处理很不利。

一般，我们传入的是numpy的数组。实际上，所有参入的值内部都会转换为numpy的数组。

'''

# arange用于生成一个等差数组，arange([start, ]stop, [step, ]

使用见文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.arange.html

'''

import numpy as np

t = np.arange(0, 5, 0.2)

t

'''

使用数组同时绘制多个线性

'''

#线条1

x1=y1=t

'''

运算符**，表示幂 - 返回x的y次幂，例如10**20表示10的20次方

详细见文档《Python3运算符》：http://www.runoob.com/python3/python3-basic-operators.html

'''

#线条2

x2=x1

y2=t**2

#线条3

x3=x1

y3=t**3

#使用plot绘制线条

linesList=plt.plot(x1, y1,

         x2, y2,

         x3, y3 )

#用setp方法可以同时设置多个线条的属性

plt.setp(linesList, color='r')

plt.show()

print('返回的数据类型',type(linesList))

print('数据大小：',len(linesList))

在图上添加文本

参考文档：如何在图上添加文本

#找到 matplotlib 加载的配置文件路径

import matplotlib

matplotlib.matplotlib_fname()

"""设置字体，用于显示中文"""

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

"""SimSun 宋体,Microsoft YaHei微软雅黑 YouYuan幼圆 FangSong仿宋"""

plt.rcParams['font.size']=20

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False# 负号乱码

'''

第1步：定义x和y坐标轴上的点

'''

#x坐标轴上点的数值

x=[1, 2, 3, 4]

#y坐标轴上点的数值

y=[1, 4, 9, 16]

'''

第2步：使用plot绘制线条

第1个参数是x的坐标值，第2个参数是y的坐标值

'''

plt.plot(x,y)

'''

添加文本

'''

#x轴文本

plt.xlabel('x坐标轴')

#y轴文本

plt.ylabel('y坐标轴')

#标题

plt.title('标题')

#添加注释

'''

添加注释：

参数名xy：箭头注释中箭头所在位置，

参数名xytext：注释文本所在位置，

arrowprops在xy和xytext之间绘制箭头,

shrink表示注释点与注释文本之间的图标距离

'''

plt.annotate('我是注释', xy=(2,5), xytext=(2, 10),

            arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.01),

            )

'''

第3步：显示图形

'''

plt.show()

多个图绘图

#创建画板1

fig = plt.figure(1) 

#第2步：创建画纸（子图）

'''

subplot()方法里面传入的三个数字

前两个数字代表要生成几行几列的子图矩阵,第三个数字代表选中的子图位置

subplot(211)生成一个2行1列的子图矩阵，当前是第一个子图

'''

#创建画纸，并选择画纸1

#等价于ax1=fig.add_subplot(211)

ax1=plt.subplot(2,1,1)

#在画纸上绘图

plt.plot([1, 2, 3])

#选择画纸2

ax2=plt.subplot(2,1,2)

#在画纸2上绘图

plt.plot([4, 5, 6])

plt.show()