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如何用python做财务分析_利用Python进行数据分析之Matplotlib数据化

利用Python进行数据分析之Matplotlib 数据可视化

金融领域必备的数据分析技能

上期讲了线性回归分析，这期讲解Matplotlib库数据可视化

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现代人的时间越来越碎片化，因此我准备抛弃那种长篇大论的教程，希望大家每天花上几分钟就可以学到一点数据分析知识

下面运行环境没有的，请看第一期内容安装环境✅

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Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。这里将会探索 matplotlib 的常见用法。

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本节重点：

1. 绘制简单的折线图

2. 修改标签文字和线条粗细

3. 校正图形

4. Bar 柱状图

5. 使用scatter()绘制散点图并设置其样式

6. 绘制随机漫步图

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具体知识点与代码请看图示

Tip：本文代码量比较大，请花几分钟认真看完哟，坚持就是胜利，每天进步一点点✌️

最后一张图源码下载，如果不想敲那么代码同学，可以下载哟⏬

1.绘制简单的折线图

使用import导入模块matplotlib.pyplot

使用plt.figure定义一个图像窗口

使用plt.plot画(x ,y)曲线.

使用plt.show显示图像

设置图标标题，并给坐标轴加上标签

设置刻度标记的大小

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2.简单的线条

使用plt.figure定义一个图像窗口

使用plt.plot画(x ,y2)曲线

使用plt.plot画(x ,y1)曲线，曲线的颜色属性(color)为红色;曲线的宽度(linewidth)为1.0

曲线的类型(linestyle)为虚线. 使用plt.show显示图像

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3.BAR 柱状图

向上向下分别生成12个数据，X为 0 到 11 的整数 ，Y是相应的均匀分布的随机数据

使用的函数是plt.bar，参数为X和Y

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4.SCATTER 散点图

使用scatter()绘制散点图并设置其样式

先引入matplotlib.pyplot简写作plt,再引入模块numpy用来产生一些随机数据

生成1024个呈标准正态分布的二维数据组 (平均数是0，方差为1) 作为一个数据集

并图像化这个数据集

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详细代码与讲解看图示，更多图例讲解请看图下载源码。

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后面讲更多数据分析知识。

#金融数据分析#

#Python数据分析#

#金融分析#

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