python数据可视化常用操作（matplotlib）

1. plot：折线图
2. scatter：散点图
3. histogram：直方图
4. pie：饼图
5. bar：柱状图

import matplotlib.pyplot as plt
import random
x=range(60)
y=[random.uniform(15,18) for i in x]
y2=[random.uniform(1,3) for i in x]
# 创建画布
plt.figure(figsize=(15,8))

# 绘制图像
plt.plot(x,y,color='red',linestyle='--',label='上海')
plt.plot(x,y2,color='yellow',label='北京')

# 辅助显示层显示图例
plt.legend(loc='upper left')

x_lable=["11点{}分".format(i) for i in x]
# 修改xy刻度
plt.xticks(x[::5],x_lable[::5])
plt.yticks(range(0,40,5))
# 添加网格显示
plt.grid(True,linestyle='--',alpha=0.5)
# 添加描述信息
plt.xlabel("时间变化",size=18)
plt.ylabel("温度变化",size=18)
plt.title("某城市11点到12点温度变化",size=22)
plt.show()

• figure表示画布，参数figsize表示画布大小长和宽，dpi表示参数
• plt.show()过后只出现

  而没有生成图片需要加上%matplotlib inline这段代码

• plot表示绘画，plt.plot(x,y)必须在plt.show()前面，画两个图线需要两个plot
• plt.xticks(x[::5],x_lable[::5])和plt.yticks(range(0,40,5))分别设置xy轴的刻度
• plt.grid(True,linestyle=’–’,alpha=0.5)其中第一个参数默认True，表示是否添加网格显示，第二份参数表示网格线条形状，第三个参数alpha表示透明度
• plt.xlabel（）和plt.ylabel（）表示给图x轴y轴添加说明
• plt.title（）表示给图添加标题
• plt.legend(loc=‘upper left’)用来显示图例，不仅需要在辅助显示层调用，还需要在图像层的plot中添加label参数，loc参数表示图例显示的位置
  

创建多个绘图区

• plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=(20,8),dpi=80)返回值是画布和绘图区，一行两列
• plt.函数名（）相当于面向过程的画图方法 axes.set_方法名（）相当于面向对象的画图方法

import matplotlib.pyplot as plt
import random
x=range(60)
y=[random.uniform(15,18) for i in x]
y2=[random.uniform(1,3) for i in x]
# 创建画布
# plt.figure(figsize=(15,8))

# 返回两个值，一个是画布，还有是绘图区
figure,axes=plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=(20,8),dpi=80)

# 绘制图像
axes[0].plot(x,y,color='red',linestyle='--',label='上海')
axes[1].plot(x,y2,color='yellow',label='北京')

# 辅助显示层显示图例
axes[0].legend(loc='upper left')
axes[1].legend(loc='upper left')

x_lable=["11点{}分".format(i) for i in x]
# 修改xy刻度
axes[0].set_xticks(x[::5])
axes[0].set_xticklabels(x_lable[::5])
axes[0].set_yticks(range(0,40,5))


axes[1].set_xticks(x[::5])
axes[1].set_xticklabels(x_lable[::5])
axes[1].set_yticks(range(0,40,5))
# 添加网格显示
axes[0].grid(True,linestyle='--',alpha=0.5)
axes[1].grid(True,linestyle='--',alpha=0.5)
# 添加描述信息
axes[0].set_xlabel("时间变化",size=18)
axes[0].set_ylabel("温度变化",size=18)
axes[0].set_title("上海11点到12点温度变化",size=22)

axes[1].set_xlabel("时间变化",size=18)
axes[1].set_ylabel("温度变化",size=18)
axes[1].set_title("北京11点到12点温度变化",size=22)
plt.show()

柱状图


直方图

饼图

• plt.pie(x,lables=,autopct=,colors=)
• x:数量，自动算百分比
• lables：每部分名称
• autopct：占比显示指定%1.2%%
• colors：每部分颜色