python数据可视化：matplotlib的简单示例

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超简单示例（基本表格）：

照常上最简单直观的代码：（demo1）

import matplotlib.pyplot as plt
dot=[3,4,2,1]
plt.plot(dot)
plt.ylabel('The name of the Y axis')        #可以忽略，只是用来标注表的信息而已
plt.xlabel(' The name of the X axis')        #可以忽略
plt.title("The name of the image's Theme")    #可以忽略
plt.show()
plt.savefig('hehe.jpg')

输出：

还有一张叫做“haha.jpg”的图片会保存到当前项目的文件夹中。

 

输出多张表格 / 控制线条颜色与样式：

如果想要实现同时输出多张表格的可以参照下面的博客：(demo2)

Python使用matplotlib绘制多个图形单独显示的方法示例

如果看不懂 demo2 的 plt.subplot() 怎么使用请点进来

注意：以上面的博客为例子，不要每次使用了“plt.sca(ax1)”选择了一张表格，就用一次plt.show()，不要重复写三次plt.show()，你会发现只有第一张表格被打印出来，后面的都不会被打印出来。我们只需要在最后使用plt.show()。

其实我们不一定要用线条的，下面这条语句obsX是x轴的变量，obsY是y轴的，输出的是散点图。

  plt.scatter(obsX, obsY, c='b', marker='.')  # b代表颜色blue，后面那个是样式，也可以选择'x'或者'o'

 

图的种类（直方图，饼状图，气泡图）：

比如直方图：（demo3）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

zf=[1,2,3]
plt.hist(zf)
#plt.hist(np.random.normal(size=100), bins=30)
plt.show()

输出：

有关hist的参数解释

其余的种类别的博主已经讲的很好了~：(demo4)

Python数据可视化：Matplotlib 直方图、箱线图、条形图、热图、折线图、散点图

 

动态图（实时变化的图）：

 

一开始是因为想要监听数值输出才来接触“数据可视化”的，但是发现使用plt.show（）完全就是死的....图中的数据不能跟着程序变化。有人说是因为：

               python可视化库matplotlib有两种显示模式：

        阻塞（block）模式和交互（interactive）模式

        在Python Consol命令行中，默认是交互模式。而在python脚本中，matplotlib默认是阻塞模式。

还好matplotlib是提供“交互”功能的。话不多说，上代码（非原创）：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.axis([0, 100, 0, 1])
plt.ion()

for i in range(100):
    y = np.random.random()
    plt.scatter(i, y)
    plt.pause(0.1)

输出自行体会~

可参考其他代码

 

待更....