GEE Colab——如何利用Matplotlib在colab中进行图形制作
在colab中绘制图表
笔记本的一个常见用途是使用图表进行数据可视化。Colaboratory 提供多种图表工具作为 Python 导入，让这一工作变得简单。
Matplotlib
Matplotlib 是最常用的图表工具包，详情请查看其文档，并通过示例获得灵感。
线性图
线性图是一种常见的图表类型，用于显示数据随着时间、顺序或其他连续变量的变化趋势。线性图通常由一组数据点和连线组成，每个数据点表示一个观测值，连线则表示观测值之间的变化趋势。
线性图常用于分析和比较数据的变化趋势，可以帮助我们观察到数据的增长或下降趋势，以及任何可能的模式或关联。线性图还可以用于预测未来的趋势，并做出相应的决策。
使用线性图时，通常会在横轴上表示时间、顺序或其他连续变量，纵轴上表示观测值。每个数据点的位置由横轴和纵轴的数值决定，连线通过连接这些数据点，以显示数据的变化趋势。
线性图可以用于各种数据类型，包括经济数据、股票价格、销售数据、气温变化等。它们可以帮助我们了解数据的整体趋势，并找出任何可能的异常或趋势变化。
在创建线性图时，需要选择合适的数据点和连线样式，并添加适当的标题和标签，以便读者能够理解图表的内容。还可以通过添加网格线和刻度线等辅助元素来增强图表的可读性。
总之，线性图是一种常用的数据可视化工具，用于显示数据随着时间、顺序或其他连续变量的变化趋势。它可以帮助我们观察和分析数据的变化趋势，并做出相应的决策。
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
y1 = [1, 3, 5, 3, 1, 3, 5, 3, 1]
y2 = [2, 4, 6, 4, 2, 4, 6, 4, 2]
plt.plot(x, y1, label="line L")
plt.plot(x, y2, label="line H")
plt.plot()
plt.xlabel("x axis")
plt.ylabel("y axis")
plt.title("Line Graph Example")
plt.legend()
plt.show()
柱状图
柱状图是一种常用的统计图表，用于展示不同类别或组之间的数量或比较。它由一系列垂直的柱子组成，每个柱子的高度代表相应类别或组的数值大小。柱状图可以用于比较不同类别之间的数量差异、观察数据的分布情况以及显示趋势变化等。
import matplotlib.pyplot as plt
# 请看索引 4 和 6，它们展示了重叠的情况。
x1 = [1, 3, 4, 5, 6, 7, 9]
y1 = [4, 7, 2, 4, 7, 8, 3]
x2 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [5, 6, 2, 6, 2]
# Colors: https://matplotlib.org/api/colors_api.html
plt.bar(x1, y1, label="Blue Bar", color='b')
plt.bar(x2, y2, label="Green Bar", color='g')
plt.plot()
plt.xlabel("bar number")
plt.ylabel("bar height")
plt.title("Bar Chart Example")
plt.legend()
plt.show()
Histograms
直方图（Histogram）是一种用来表示数据分布的图形。它将数据划分为一系列等距的区间（也称为箱子或柱），并计算落入每个区间的数据的频数或频率。直方图通常用于展示连续型数据的分布情况。
绘制直方图的过程包括以下几步：
1.确定区间：首先要确定数据的范围，并将其分成一系列等距的区间。通常情况下，区间的数量可以根据数据的特征和需要进行调整。
2.计算频数或频率：将数据分布在各个区间中，并计算每个区间内的数据个数（频数）或占总数据量的比例（频率）。
3.绘制直方图：将每个区间的频数（或频率）绘制成柱形，并将柱形的高度表示为频数（或频率）的大小。
直方图能够提供以下信息：
1.数据分布：直方图展示了数据在各个区间之间的分布情况。通过观察直方图的形状，可以了解数据是如何集中在哪些区间内的。
2.异常值的识别：直方图可以帮助我们识别异常值，即与其他区间明显不符合的数据。这些异常值可能是由于测量误差、数据录入错误或其他原因导致的。
3.数据的可视化：直方图提供了一种直观的方式来展示数据的分布情况，并帮助我们更好地理解数据的性质和特征。
需要注意的是，直方图是用来表示连续型数据的，而对于离散型数据，可以考虑使用条形图（Bar Chart）