tool站长工具,天津seo培训机构,广东黄页企业名录,seo新手教程一、意义 数据可视化可以以简洁的方式呈现出数据#xff0c;发现众多数据中隐藏的规律和意义。Matplotlib是一个数学绘图库。利用它可以制作简单的图表#xff08;散点图、折线图#xff09;。然后#xff0c;将基于漫步概念生成一个更有趣的数据集–根据一系列随机决策生成…一、意义 数据可视化可以以简洁的方式呈现出数据发现众多数据中隐藏的规律和意义。Matplotlib是一个数学绘图库。利用它可以制作简单的图表散点图、折线图。然后将基于漫步概念生成一个更有趣的数据集–根据一系列随机决策生成的图表。本文我们主要练习折线图的生成。 二、折线图 (1简单应用–plot(x):绘制折线图
import matplotlib.pyplot as pltdef line_chart(list_data):plt.plot(list_data)plt.show()if __name__ __main__:list_data [1,2,3,4,5,6]line_chart(list_data)运行效果 代码解析 import matplotlib.pyplot as plt-》导入pyplot模块在pyplot模块中包含很多用于生成图表的函数
def line_chart(list_data) plt.plot(list_data)-〉plot():一个用于画图的函数它可以绘制点和线, 并且对其样式进行控制 plt.show()通过show()可以打开Matplotlib查看器并显示绘制的图形
if name “main”: list_data [1,2,3,4,5,6] line_chart(list_data) 2简单应用plot(x,y)绘制以x为x轴数据, y为y轴数据的图形 list_data [1,2,3,4,5,6]list_data1 [1,4,9,16,25,36]plt.plot(list_data,list_data1)plt.show()运行结果 3设置标签文字和线条粗细 list_data [1,2,3,4,5,6]list_data1 [1,4,9,16,25,36]plt.plot(list_data,list_data1,linewidth5)plt.title(squares,fontsize24)plt.xlabel(num,fontsize14)plt.ylabel(val, fontsize14)plt.tick_params(axisboth,labelsize14)plt.show()运行效果 含义解析 plt.plot(list_data,list_data1,linewidth5)以list_data为x轴list_data1为y轴线条粗度为5 plt.title(“squares”,fontsize24):图表的标题是squares,文字大小fontsize24 plt.xlabel(“num”,fontsize14) plt.ylabel(“val”, fontsize14) plt.tick_params(axis“both”,labelsize14)设置刻度样式具体含义如下
参数含义axis作用于哪个轴取值为 x ; y ; both(默认)which作用于哪个刻度线取值为major(主要刻度线默认) ; minor(次要刻度线) ; both(主要和次要刻度线)reset布尔值更新设置之前是否将刻度重置为默认情况默认取值Falsedirection刻度在轴域放置的位置 in(里面)out(外面)inout(里面外面)length刻度线的长度width刻度线的宽度color刻度线的颜色labelsize刻度标记的字体大小
