机器学习之matplotlib学习

matplotlib库的介绍

折线图的绘制

绘制折线图使用plot函数进行绘制
第一个参数为x 横坐标，第二个参数为y纵坐标，第三个参数为线的颜色和类型，第四个参数是线的标签
绘制完成之后使用show函数，将图形展示出来

简单的折线图演示

#绘制折线图
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 23, 90, 12, 89]

plt.plot(x, y)
plt.show()

较为全面的折线图演示

import matplotlib.pyplot as plt  #导入库

#绘制折线图
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 23, 90, 12, 89]


plt.plot(x, y, "rs--", label="测试样例1")

x1 = [1, 2, 3, 4, 5]
y2 = [100, 230, 900, 120, 890]

#字体的设置
#可选粗细有 ['light','normal','medium','semibold','bold','heavy','black']
#可选样式 ['normal','italic','oblique']

#此处为全局设置字体
# 汉字字体，优先使用楷体，找不到则使用黑体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Kaitt', 'SimHei']
# 正常显示负号
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

font1 = {'family': 'SimSun', 'weight': 'normal', 'size': 10}

#标签的设置，第三个参数可设置字体，这里采用字体全局设置了，所以不需要
plt.title("测试数据")
plt.xlabel("横坐标")
plt.ylabel("纵坐标")

#g-代表绿色，r代表红色，--代表线段
# s , d 代表形状，这里用的s

plt.plot(x1, y2, "gs--", label="测试样例2")

plt.legend()  #显示图例、

plt.show()

导入excel表数据绘制折线图

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

fm = pd.read_excel(r"C:\Users\惊艳了时光\Desktop\销售额表.xlsx")

#字体格式的设置
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Kaitt', 'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

x = fm["月份"]
y = fm["销售额"]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y,"gd--")

# 添加并设置图表标题、X轴标题、Y轴标题
plt.title(label = '各月销售额对比图', fontdict = {'family' : 'KaiTi', 'color' : 'red', 'size' : 15}, loc = 'center')
plt.xlabel('月份', fontdict = {'family' : 'SimSun', 'color' : 'black', 'size' : 15}, labelpad = 5)
plt.ylabel('销售额', fontdict = {'family' : 'SimSun', 'color' : 'black', 'size' : 15}, labelpad = 5)

# 添加并设置数据标签
for a, b in zip(x, y):
    plt.text(a, b, b, fontdict={'family': 'KaiTi', 'color': 'red', 'size': 12})
plt.show()  # 显示绘制的图表

柱状图的绘制

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

fm = pd.read_excel(r"C:\Users\惊艳了时光\Desktop\销售额表.xlsx")

#字体格式的设置
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Kaitt', 'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

x = fm["月份"]
y = fm["销售额"]

# 绘制柱形图
plt.bar(x, y, color='blue', label = '销售额')

# 添加并设置图表标题、X轴标题、Y轴标题
plt.title(label = '各月销售额对比图', fontdict = {'family' : 'KaiTi', 'color' : 'red', 'size' : 15}, loc = 'center')
plt.xlabel('月份', fontdict = {'family' : 'SimSun', 'color' : 'black', 'size' : 15}, labelpad = 5)
plt.ylabel('销售额', fontdict = {'family' : 'SimSun', 'color' : 'black', 'size' : 15}, labelpad = 5)

# 添加并设置数据标签
for a, b in zip(x, y):
    plt.text(a, b, b, fontdict={'family': 'KaiTi', 'color': 'red', 'size': 11}, horizontalalignment = "center")
plt.show()  # 显示绘制的图表

散点图的绘制

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

fm = pd.read_excel(r"C:\Users\惊艳了时光\Desktop\销售额表.xlsx")

#字体格式的设置
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Kaitt', 'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

x = fm["月份"]
y = fm["销售额"]

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, s=130, color='red', marker='*', label = '销售额')    # 制作散点图

# 添加并设置图表标题、X轴标题、Y轴标题
plt.title(label = '各月销售额对比图', fontdict = {'family' : 'KaiTi', 'color' : 'red', 'size' : 15}, loc = 'center')
plt.xlabel('月份', fontdict = {'family' : 'SimSun', 'color' : 'black', 'size' : 15}, labelpad = 5)
plt.ylabel('销售额', fontdict = {'family' : 'SimSun', 'color' : 'black', 'size' : 15}, labelpad = 5)

# 添加并设置数据标签
for a, b in zip(x, y):
    plt.text(a, b, b, fontdict={'family': 'KaiTi', 'color': 'blue', 'size': 10}, horizontalalignment = "left")
plt.show()  # 显示绘制的图表

扇形图的绘制

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'simhei'
data = [100, 300, 100, 200]
label = ['重', '色', '轻', '友']
plt.pie(data, labels = label, autopct='%.2f%%')
plt.title('重、色、轻、友占比情况')
plt.show()

总结

从代码上看，散点图，柱形图以及折线图的代码基本一样，就各个画的图形那段代码不一样
散点图：plt.scatter()
折线图：plt.plot()
柱形图：plt.bar()
至于其他装饰的函数的细节部分，不清楚的，可详细查查该函数的用法和参数，因为函数以及函数的参数太多，我这就没一一列举

至于扇形图的话：plt.pie()
区别于前三种，前三种需要x,y,扇形图就需要数据就行了