python matplotlib数据可视

matplotlib 是是一个数学绘图库，我们可以使用它来进行数据可视化。

绘制简单的折线图

import matplotlib.pyplot as plt

s=[1,5,7,9]
plt.plot(s)
plt.show()

修改标签文字和线条粗细

plt.title("Squares Number",fontsize=24)
plt.xlabel("Value",fontsize=14)
plt.ylabel("Value",fontsize=14)

提供输入值与输出值。默认图形的第一个数据点对应的x坐标是0，我们可以设定输入输出值来改变默认

x_value=[1,2,3,4,5]

plt.plot(x_value,squares,linewidth=3)  #linewidth为折线粗细

写一个点

plt.scatter(2,4,s=100)   #2,4为横纵坐标，s=100指的是点的大小

如果要写一系列点

x_vaule=[1,2,3,4,5]

y_vaule=[1,2,3,4,5]

plt.scatter(x_vaule,y_vaule,s=100)

自动处理数据

x_value=list(range(1,1001))
y_value=[x**2 for x in x_value]
plt.scatter(x_value,y_value,s=1)
#设置坐标轴的取值范围
plt.axis([0,1100,0,1100000])

如果想要消除轮廓，可以传递实参edgecolor='none'

plt.scatter(x_value,y_value,edgecolor='none',s=1)

也可以自定义颜色

plt.scatter(x_value,y_value,c='red',edgecolor='none',s=1)

使用颜色映射

plt.scatter(x_value,y_value,c=y_value,cmap=plt.cm.Blues,edgecolor='none',s=1)

将参数c设为y值，用cmap=plt.cm.Blues来映射

自动保存图表

plt.savefig('squares_plot.png',bbox_inches='tight')  #bbox_inches='tight'指裁去空白区