matplotlib(一)基础图形种类

目录

  • 折线图
  • 散点图
  • 柱状图
  • 直方图
  • 饼状图

折线图

plt.polt(x,y)
折线图是用直线段将各数据点连接起来而组成的图形,以折线方式显示数据的变化趋势。

散点图

plt.scatter(x,y)
散点图是指在回归分析中,数据点在直角坐标系平面上的分布图,散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势,据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。

柱状图

plt.bar(range(len(x)),y,width = 0.3)
柱状图是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况,用来比较两个或以上的价值(不同时间或者不同条件),只有一个变量,通常利用于较小的数据集分析。

直方图

num_bins = (max(a) - min(a))//d

# 显示频率density = True
plt.hist(a,num_bins)

直方图是数值数据分布的精确图形表示,是一个连续变量(定量变量)的概率分布的估计。

饼状图

x = ['天降之物','喜洋洋与灰太狼','鬼灭之刃','一拳超人','魔王大人']
y = [11111,22222,66666,33333,23333]
plt.pie(y,labels = x, autopct="%1.2f%%", colors=['b','r','g','y','c'])

用于表示不同分类的占比情况,通过弧度大小来对比各种分类。

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