python可视化实操 - 折线图&样式设置

目录

1 用plot作折线图

2 用scatter作散点图

3 自动计算数据

 4 颜色设置


ps 安装matplotlib

1 用plot作折线图

1 生成折线图

import matplotlib
# 确认有无报错,无报错即安装完成

导入pyplot模块(生成图表的函数) - 别名;创建列表 [ ]

import matplotlib.pyplot as plt
squares = [1,4,9,16,25]
plt.plot(squares)

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 2 调整样式

ps 在1的基础上   #线条宽度设5  #设图表标题 #设坐标轴标签 #设刻度标记大小

#线条宽度设5  
plt.plot(squares,linewidth=5)

#设图表标题&标题文字大小
plt.title("Square Numbers",fontsize=24)

#设坐标轴标签 &标签大小
plt.xlabel("Value",fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value",fontsize=14)

#设坐标轴数字大小
plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)

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 2 校正图形

上图4 对应的为25 ×, ∵初始坐标轴应为1    ∴ x和y的取值 同时给plot

import matplotlib.pyplot as plt

input_values=[1,2,3,4,5]
squares=[1,4,9,16,25]
plt.plot(input_values,squares)

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2 用scatter作散点图

1 单个点

设置单个点,给定一个(x,y)值,如(2,4)

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(2,4)

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 样式  设置 #标题  #轴标签 (本质同1.2),s即实参

# 设点的大小
plt.scatter(2,4,s=200)

# 标题&坐标轴标签
plt.title("Square Numbers",fontsize=24)
plt.xlabel("Value",fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value",fontsize=14)

#设刻度标记大小
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)

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2 多个点

用列表,x和y各自的,赋值。scatter以此读取单个点坐标

import matplotlib.pyplot as plt
x_values=[1,2,3,4,5]
y_values=[1,4,9,16,25]
plt.scatter(x_values,y_values,s=100)

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3 自动计算数据

循环节利用   x的列表 包含数字 1-1000,y值 算x的平方值 x**2

import matplotlib.pyplot as plt
x_values = list(range(1,1001))
y_values = [x**2 for x in x_values]
plt.scatter(x_values,y_values,s=40)
#设置形式
# 标题&坐标轴标签
plt.title("Square Numbers",fontsize=24)
plt.xlabel("Value",fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value",fontsize=14)
#设置坐标轴取值范围  x为0-1100,y为0-110000
plt.axis([0,1100,0,1100000])
plt.show()

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 4 颜色设置

1 自定义颜色

参数c 要设置的颜色名称  plt.scatter(x_values,y_values,c='red',edgecolor='none',s=40)

import matplotlib.pyplot as plt
x_values = list(range(1,1001))
y_values = [x**2 for x in x_values]
plt.scatter(x_values,y_values,c='red',edgecolor='none',s=40)
#设置形式
# 标题&坐标轴标签
plt.title("Square Numbers",fontsize=24)
plt.xlabel("Value",fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value",fontsize=14)
#设置坐标轴取值范围  x为0-1100,y为0-110000
plt.axis([0,1100,0,1100000])
plt.show()

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参数c 设置为一个元组,三个0~1的数值(红色、绿色和蓝色分量)。淡蓝色点c=(0,0.8,0.8)  
plt.scatter(x_values,y_values,c=(0,0.8,0.8),edgecolor='none',s=40)

import matplotlib.pyplot as plt
x_values = list(range(1,1001))
y_values = [x**2 for x in x_values]
plt.scatter(x_values,y_values,c=(0,0.8,0.8),edgecolor='none',s=40)
#设置形式
# 标题&坐标轴标签
plt.title("Square Numbers",fontsize=24)
plt.xlabel("Value",fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value",fontsize=14)
#设置坐标轴取值范围  x为0-1100,y为0-110000
plt.axis([0,1100,0,1100000])
plt.show()

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 2 颜色隐射

一系列颜色 从起始颜色 渐变到结束颜色 用于 - 突出数据规律

蓝色  y值 正相关  plt.scatter(x_values,y_values,c=y_values,cmap=plt.cm.Blues,edgecolor='none',s=40)

import matplotlib.pyplot as plt
x_values = list(range(1,1001))
y_values = [x**2 for x in x_values]
\
plt.scatter(x_values,y_values,c=y_values,cmap=plt.cm.Blues,
            edgecolor='none',s=40)
#设置形式
# 标题&坐标轴标签
plt.title("Square Numbers",fontsize=24)
plt.xlabel("Value",fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value",fontsize=14)
#设置坐标轴取值范围  x为0-1100,y为0-110000
plt.axis([0,1100,0,1100000])
plt.show()

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