一 . Seaborn包:
Seaborn包主要是面向机器学习中的可视化而开发的,我现在还没有涉及机器学习,但是它里面支持更多可选择的颜色,使用法方为:
1.import seaborn
2.设置bar()、scatter()、plot()方法里的color参数
color=seaborn.xkcd_rgb['marine']
或者不用import seaborn,得到颜色的RGB码,直接color='#xxxxxx'.
二 . Matplotlib包:
在可视化的时候主要用的都是这个包,个人觉得蛮方便的。
1.设置画布:
fig=plt.figure()
fig.set_size_inches(15,12)#设置画布大小 ax1=fig.add_subplot(
2,1,1)
ax2=fig.add_subplot(2,1,2)
这样是设置了一个两行一列的画布,也就是一张图里有两个子图
2.常用图表函数:
(1).折线图:ax.plot()。参数:linewidth:线宽,想画虚线可以直接'k--'
(2).条形图:ax.bar()。参数:
(3).散点图:ax.scatter()。参数:
共同参数:
color:线颜色,alpha:更改颜色透明度,marker:线中的点标记,ms:线中点标记的的大小,
3.设置坐标和标题:
plt.rcParams[
'font.sans-serif']=[
'SimHei']#不加这句打不出中文,或更改系统设置也可以(一劳永逸但麻烦)。 ax1.set_xlabel()#设置x轴坐标 ax1.set_ylabel()#设置y轴坐标 ax1.set_title()#设置子图标题
fig.suptitle()#设置整个图的总标题
4.设置图例:
首先要在每个相应的绘图函数里设置label这个参数为图例显示的文字内容
ax.legend(loc='best',prop={'size':15})。
一般用loc='best'就行,系统就会把图例放到较为合适的位置。也可以指定比如loc='top left'。觉得图例的打小不合适也可以调整。
5.设置坐标轴显示范围:
有时系统会隐藏一些坐标,比如每五个数显示一个数,若想更改,可以用:
ax.set_xticks(
range(
0,51))#设置x轴坐标显示范围
ax.set_yticks()设置y轴坐标显示范围
6.其它:
(1)想要设置网格,但我不知道怎么把网格层置于底层,上网搜发现了可以指定作图风格为ggplot的风格,一举多得。
plt.style.use('ggplot')
(2)设置数据标签
for a,b in zip(x,y):
plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=11)
(3)保存图片到本地
plt.savefig('E\手机数据\xxxxxxxx')
(4)设置子图间的距离
plt.subplots_adjust(hspace=0.5)
(5)将坐标值旋转(避免拥挤)
ax2.set_xticklabels(x2,rotation=45)
(6)画三维条形图
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
p1=ax.bar(xs1,ys1,zs1,zdir='y',color='lightsteelblue',width=0.08,alpha=0.8)