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Python 数据可视化
Python 数据可视化-Matplotlib
Matplotlib 是 Python 最著名的绘图库,它提供了一整套和 MATLAB 类似的绘图函数集,十分适合编写短小的脚本程序以进行快速绘图。它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用,如 PyQt 和 wxPython。
Matplotlib 采用面向对象的技术,所以组成图表的各元素都是对象。尽量克服这种面向对象的调用接口绘图比较烦琐,因此 matplotlib 还提供了快速绘图的 pyplot子模块,pyplot 语法与Matlab很相似。
安装与导入
pip install -i matplotlib
matplotlib 包含子模块 pylab ,我们缩写方式导入它:
import numpy as np #载入numpy
import matplotlib.pyplot as plt #载入matplotlib的绘图模块pyplot
注释: Matplotlib 是一个大的工具包,其包含不少子模块。matplotlib.pyplot 是导入Matplotlib中的子模块pyplot。pylab是一个方便的模块,批量导入 matplotlib.pyplot 和 numpy。pylab已被弃用,为了避免名称空间污染强烈反对使用它,建议用pyplot。对于像我一样小白,上面两行代码就OK。
1.快速绘图
先看例子:
x = np.linspace(0,4*np.pi,100)
y = np.sin(x)
z = np.cos(x)plt.figure(figsize=(10,8))#调用figure()创建一个Figure图表对象
#figsize参数指定Figure对象的宽度 和 高度, 单位为英寸
#dpi参数指定Figure对象的分辨率, 即每英寸所表示的像素数,默认值80plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2)
plt.plot(x,z,"b*",label="$cos(x)$")plt.xlabel("X axis") # X 轴注释
plt.ylabel("Y axis") # Y 轴注释
plt.title("Matplotlib.pylab Figure") #图表标题plt.xlim(0,12) #设置X轴的显示范園
plt.ylim(-1.5,1.5) #设置Y轴的显示范園
plt.grid() #显示网格
plt.legend() #显示各图形的标签
plt.show() #显示绘图窗口
结果:
代码有详细的注释,但下面整理以下基本语法:
-
plt.figure(figsize=(10,8))
用figure()创建一个Figure图表对象
figsize参数指定Figure对象的宽度 和 高度, 单位为英寸
dpi参数指定Figure对象的分辨率, 即每英寸所表示的像素数,默认值80facecolor 背景颜色。如:facecolor=“r” 为红色背景。
edgecolor边框颜色。如:edgecolor=“r” 为红色背景。
frameon是否显示边框。如:frameon=True是否显示边框。
-
plt.plot()
画出 y = y ( x
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