python数据可视化函数_python数据可视化

1、安装matplotlib

在 cmd 中键入 python -m pip install matplotlib，系统将自动安装，需要等一段时间，待完成后 python -m pip list ，显示

敲黑板划重点：一定通过 cdm 指定具体安装文件夹。  cd 文件夹名 可进入指定文件夹。

2、简易画图

2.1 直线图

import matplotlib.pyplot as ply

'导入模块 pyplot,并自定义为ply'

input_value = [1,2,3,4,5,6]

squares =[1,4,9,16,25,36 ]

ply.plot(input_value,squares,linewidth = 5)

'画图命令，并接收input_value作为x，squares 作为y，linewidth指定线条粗细'

ply.title("square numbers",fontsize= 24)

'图标标题'

ply.xlabel("value",fontsize = 12)

'图表横坐标的标题 value，和字的大小 fontsize'

ply.ylabel("squares",fontsize = 12)

'图表横坐标的标题，和字的大小'

ply.tick_params(axis="both",labelsize=14)

"指定横纵坐标axis= 'both'上的标尺字的大小 labelsize"

ply.show()

'显示图形'

输出图像：

2.2 散点图

import matplotlib.pyplot as plt

x_value = list(range(0,100,2))

y_value = [x**2 for x in x_value]

'自动生成计算数据'

print(x_value)

print(y_value)

plt.scatter(x_value,y_value,s=10)

#plt.scatter(x_value,y_value,c=y_value,cmap=plt.cm.Blues,edgecolor='None',s=10)

'参数c 设置成一个y值的列表，参数cmap 是采用的颜色映射的种类。参数edgecolor 是去掉散点的黑边'

'scatter()显示点的大小是 s= 10,plot() 显示线条粗细的是linewidth= 10'

plt.title("squares number",fontsize= 20)

plt.xlabel("value",fontsize=10)

plt.ylabel("square",fontsize=10)

plt.tick_params(axis="both",which = 'major',labelsize= 10)

plt.savefig('squares_scatter.png',bbox_inches= 'tight')

'保存图片为squares_scatter.png,并且bbox_inches ='tighr'只保存图像，删除多余空白'

plt.show()

使用scatter()函数绘制散点图

输出结果：

颜色映射(colomap)是一系列颜色，他们从颜色渐变到结束颜色。

输出结果：

3、随机漫步:每次决策都是随机决定的。

rand_walk.py

from random import choice

'从 random modules中导入choice'

class RandomWalk(object):

'创建一个类 RandomWalk().'

def __init__(self,num_point = 5000):

'初始化类的属性'

self.num_point = num_point

self.x_value=[ 0 ]

self.y_value=[ 0 ]

'指定开始位置'

def fill_walk(self):

'定义随机漫步的方法，'

while len(self.x_value) < self.num_point:

x_direction = choice([1,-1])

'随机漫步的方向 1:向右 -1: 向左'

x_distance = choice([0,1,2,3,4,5])

'随机漫步的距离'

x_step = x_direction * x_distance

'随机漫步的 位移(大小和方向)'

y_direction = choice([-1,1])

y_distance = choice([0,1,2,3,4,5])

y_step = y_direction * y_distance

if x_step ==0 and y_step ==0:

continue

'避免原地踏步'

next_x =self.x_value[-1] + x_step

'确定 点的 新位置'

next_y =self.y_value[-1] + y_step

self.x_value.append(next_x)

'将已经走过的点 添加到列表中'

self.y_value.append(next_y)

random_walk_show :

import matplotlib.pyplot as plt

'导入matplotlib.pilot 命名为 plt'

from random_walk import RandomWalk

"从random_walk 中导入 RandomWalk 类"

while True:

rw =RandomWalk()

rw.fill_walk()

'调用 fill_walk() 方法'

point = list(range(rw.num_point))

'生成和步数一样多的列表'

plt.scatter(rw.x_value,rw.y_value,c=point,cmap = plt.cm.Reds,

edgecolor = None,s=10)

plt.scatter(0,0,c= "green",edgecolor= "None",s=20)

plt.scatter(rw.x_value[-1],rw.y_value[-1],c="green",edgecolor = "None",s=50)

'突出首个点 和 最后一个点 '

plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)

plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)

'隐藏横纵坐标'

plt.show()

keep_running = input("make another walk? y or n :")

if keep_running == 'n':

break

'判断时候继续 随机漫步'

随机漫步生成的图：

补充：

如果想使得输出的图像大小适合屏幕大小，可以使用：plt.figure(dpi=128,figsize=(20,10)) 其中向dpi传递是分辨率，向figsize传递以元组，指定绘图窗口的尺寸。(没看出区别多大！)

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