python matplotlib数据可视化1

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import matplotlib.pyplot as plt
#导入matplotlib.pyplot模块并赋予其别名plt
squares = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(squares, linewidth=5)
#plot()方法:将存放了一组平方数的列表传入plot(),实参linewidth=5指定了折线的宽度
plt.title("Square Numbers", fontsize=24)
#title()方法:使用此方法为图标添加标题,实参fontsize=24指定了文字尺寸
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)
#xlabel()和ylabel()方法:为x轴和y轴命
plt.tick_params(axis='both', labelsize=12)
#设置坐标轴刻度的样式,实参axis='both'表示同时设置两条轴,也可以指定为x或y单独设置
plt.show()


折线图

import matplotlib.pyplot as plt
x_values = list(range(1, 101))  # 区分list()和range()
y_values = [x ** 2 for x in x_values]
#在Python3中执行print(range(1, 101)),你将会得到的打印结果是range(1, 101)而非一个从1到100的列表。所以想要得到一个真正的列表则需要跟list()方法结合使用。
plt.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues, edgecolors='none', s=40)
#scatter()方法:负责接收数据绘制图形。
#实参c、edgecolors、s来分别指定散点颜色、散点边缘颜色和散点大小
#在本段代码中,则是利用颜色映射(colormap)来设置颜色,即代码中的实参cmap,结合c=y_values,绘制出的散点将根据y轴值由小到大颜色逐渐加深,基本颜色为蓝色。
plt.title("Square Numbers", fontsize=24)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)
plt.tick_params(axis="both", labelsize=14)

plt.axis([0, 110, 0, 11000])
#axis()方法:指定每个坐标轴的取值范围,[x_min, x_max, y_min, y_max]

plt.savefig('squares_plot.png', bbox_inches='tight')
#savefig()方法:将把绘制结果储存在项目目录下,第一个参数指定了图形文件名称,第二个参数表示将图表多余的空白区域裁掉。(存在了c盘用户目录下)


散点图
https://www.jianshu.com/p/73827d9728ff

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NumPy
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