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数据可视化—绘制简单的折线图

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数据可视化-绘制折线图

绘制简单的折线图

✅在使用matplotlib绘制简单的折线图之前首先需要安装matplotlib,直接在pycharm终端pip install matplotlib即可
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✅使用matplotlib绘制简单的折线图,再对其进行定制,实现数据的可视化操作

import matplotlib.pyplot as plt  # 导入pyplot模块并设置别名为plt

squares =[1,4,9,16,25]
plt.plot(squares)
plt.show()# 打开matplotib查看器,并显示绘制的图形

运行结果如下:
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修改标签文字和线条粗细

上图所示的图形表示的数字越来越大,但标签文字太小,线条太细,不方便观察,这时就需要调整一下增加图形的可读性

import matplotlib.pyplot as plt  # 导入pyplot模块并设置别名为plt

squares =[1,4,9,16,25]
plt.plot(squares, linewidth=5)# 函数linewidth设置绘制线条的粗细# 设置图表标题,并给坐标轴加上标签
plt.title('Square number', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both', labelsize=14)
plt.show()# 打开matplotib查看器,并显示绘制的图形

效果如下:
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校正图形

图形更容易阅读了,但我们发现没有正确的绘制数据,折线图的终点指出4的平方为25!
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向plot()提供一系列数字时,它假设第一个数据点对应的x坐标值为0,但我们的第一个点对应的x值为1。为改变这种默认行为,我们可以给plot同时提供输入值和输出值。

import matplotlib.pyplot as plt  # 导入pyplot模块并设置别名为plt

input_value =[1,2,3,4,5]
squares =[1,4,9,16,25]   
plt.plot(input_value, squares, linewidth=5)# 函数linewidth设置绘制线条的粗细# 设置图表标题,并给坐标轴加上标签
plt.title('Square number', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both', labelsize=14)
plt.show()# 打开matplotib查看器,并显示绘制的图形

效果如下:
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现在plot()成功绘制数据,因为我们同时提供了输入值和输出值。使用plot()时可指定各种实参,还可使用众多函数对图像进行定制

使用scatter()绘制散点图并设置其格式

有时候需要绘制散点图并设置各个数据的格式。例如:你可能想以一种颜色显示较小的值,用一种颜色显示较大的值。绘制大型数据集时,你还可以对每个点都设置同样的格式,再使用不同的样式选项重新绘制某个点,以突出它们
✅要绘制单个点,可使用函数scatter(),并向它传递一对x,y坐标,它将在指定绘制绘制一个点

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(2,4)# 向scatter函数传递一对x,y坐标
plt.show()# 打开matplotib查看器,并显示绘制的图形

效果如下:
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下面来设置输出的样式,使其更有趣:添加标题,给坐标轴加上标签,并设置文本格式

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(2,4, s=200)# 向scatter函数传递一对x,y坐标# 设置图表标题,并给坐标轴加上标签
plt.title('Square number', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)
plt.show()# 打开matplotib查看器,并显示绘制的图形

效果如下:
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使用scatter()绘制一系列点

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)# 向scatter函数传递一对x,y坐标# 设置图表标题,并给坐标轴加上标签
plt.title('Square number', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)
plt.show()# 打开matplotib查看器,并显示绘制的图形

效果如下:

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自动计算数据

手动计算列表包含的值很麻烦,可以利用python中的循环来解决,下面是绘制1000个点的范例:

import matplotlib.pyplot as plt

x_values =list(range(1,1001))
y_values =[x **2for x in x_values]
plt.scatter(x_values, y_values, s=10)# 向scatter函数传递一对x,y坐标# 设置图表标题,并给坐标轴加上标签
plt.title('Square number', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)# 设置每个坐标轴的取值范围
plt.axis([0,1100,0,1100000])
plt.show()# 打开matplotib查看器,并显示绘制的图形

✅这里需要注意函数axis需要传入四个值,x,y坐标的最小值,最大值
效果如下:
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删除数据点的轮廓

要删除数据点的轮廓,可在调用scatter()时传递实参edgecolor=‘none’

plt.scatter(x_values, y_values, edgecolors='none', s=10)
import matplotlib.pyplot as plt

x_values =list(range(1,1001))
y_values =[x **2for x in x_values]
plt.scatter(x_values, y_values, edgecolors='none', s=10)# 向scatter函数传递一对x,y坐标# 设置图表标题,并给坐标轴加上标签
plt.title('Square number', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)# 设置每个坐标轴的取值范围
plt.axis([0,1100,0,1100000])
plt.show()# 打开matplotib查看器,并显示绘制的图形

效果如下:
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自定义颜色

要修改数据点的颜色,可向scatter()传递参数c,并将其设置要使用的颜色的名称

plt.scatter(x_values, y_values, c='red',edgecolors='none', s=10)
import matplotlib.pyplot as plt

x_values =list(range(1,1001))
y_values =[x **2for x in x_values]
plt.scatter(x_values, y_values, c='red',edgecolors='none', s=10)# 向scatter函数传递一对x,y坐标# 设置图表标题,并给坐标轴加上标签
plt.title('Square number', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)# 设置每个坐标轴的取值范围
plt.axis([0,1100,0,1100000])
plt.show()# 打开matplotib查看器,并显示绘制的图形

效果如下:

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使用颜色映射

颜色映射(colormap)是一系列颜色,它们从颜色渐变到结束颜色。在可视化中,颜色映射用于突出数据的规律,例如,你可能用较浅的颜色显示较小的值,并使用较深的颜色显示较大的值

import matplotlib.pyplot as plt

x_values =list(range(1,1001))
y_values =[x **2for x in x_values]# 将c设置为y值列表,使用参数cmap告诉pyplot使用哪个颜色映射
plt.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues, edgecolors='none', s=10)# 向scatter函数传递一对x,y坐标# 设置图表标题,并给坐标轴加上标签
plt.title('Square number', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)# 设置每个坐标轴的取值范围
plt.axis([0,1100,0,1100000])
plt.show()# 打开matplotib查看器,并显示绘制的图形

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自动保存图表

要让程序自动将图表保存到文件中,可将对plt.show()的调用替换为对plt.sacefig()的调用

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

第一个实参指定要以什么样的文件名保存图表,第二个实参指定将图表多余的空白区域裁剪(如果要保留,可省略这个实参)

import matplotlib.pyplot as plt

x_values =list(range(1,1001))
y_values =[x **2for x in x_values]# 将c设置为y值列表,使用参数cmap告诉pyplot使用哪个颜色映射
plt.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues, edgecolors='none', s=10)# 向scatter函数传递一对x,y坐标# 设置图表标题,并给坐标轴加上标签
plt.title('Square number', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)# 设置每个坐标轴的取值范围
plt.axis([0,1100,0,1100000])
plt.savefig('squares.png',bbox_inches='tight')
plt.show()# 打开matplotib查看器,并显示绘制的图形

保存效果如下:
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✅注意事项:
一定要把保存图表的代码放在plt.show前面,要是放在后面show会重新创建新的图片
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结束语🏆

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