Python数据分析与展示[第二周]

matplotlib

有各种可视化的类构成 一般调用

matplotlib.pypolt

这个命令字库 相当于快捷方式

plt.plot(a) 只有一个一维列表 x轴充当列表索引

plt.ylabel("grade")

plt.savefig("test",dpi=600 ) # png 文件

plt.axis([])

设置两个坐标轴的范围 参数一个有四个元素的列表

plt.show()

plt.plot(x,y,format_string,kwarg**)

format_string 控制格式

只给y也是可以的直接搞成y下标

**klward可以是制多条曲线的用法，可以同时绘制多条曲线

可以添加多组上述数据

plt.plot(a,a*1.5,a,a*2.5,a,1*3.5,a,a*4.5)  绘制四条曲线

plt.show()

format_string 了 控制曲线的风格

颜色字符 风格字符 标记字符

rgbcmykw "#008000"RGB色彩值  "0.8"灰度值字符串

风格字符-实线 --破之前  -.点化线    :虚线    ”“空或空格不绘制线条

标记字符 每一个数据点采取什么方式标记出来

.点标记  ,像素标记极小点

ｏ实心圈　ｖ下三角　＾上三角　＞有三角　＜左三角　

１下花三角２上花三角３左花三角４右花三角ｓ实心方形ｐ实心星形　＊

ｈ竖六边形标记Ｈ横六边形标记

＋十字标记ｘx标记

Ｄ菱形ｄ瘦菱形标记　

｜垂直线标记

color 控制颜色

linestyle 线条风格

marker 标记风格

markerfacecolor标记颜色

markersize 标记尺寸

这三个与之前的简写是一一对应的关系

...

pyplot 的中文显示

1. 使用rcParams属性（全局字体）

matplotlib.reParams['font.fanily']='SimHei' 黑体

rcParams 的属性

font.family  显示字体的名字

font.style    字体风格

font.size　　字体大小 large x-samll 也可以是整数字号

SimHei Kaiti LiSu FangSong YouYuan ST

2.在有中文输出时 增加一个属性  fontproperties

plt.xlabel("横轴"，”时间“，fontproperties="SimHei",fontsize=20)

pyplot 的文本显示函数

plt.

xlabel()

ylabel()

title()

text()      在任意位置增加文本

anotate() 曾加一个带箭头的注释文本

plt.text(2,1,r'正选函数$y=cos(sds)$'，fontproperties="SimHei",fontsize=25)

横轴为2纵轴为1的地方显示一个文本 失踪的语法 Latext 格式

引入一部分的语法

plt.anotate("$mu=100$",xy=(2,1),xytest= (3,1.5)   ,arrowproperties=dict() )

s是注释  xy 箭头的位置

xytest 文本的位置

arrowproperties箭头的属性

plt.subplot2grid(GridSpec,CurSpec,colspan=1,rowspan=1)

参数                     设定        选中          扩展

(3,3)      (1,0)        colspan=2在列的方向上延伸两个长度

GridSpec 类 用来进行子区域设定和选定的类

import matplotlib.gredsped as gredspec

gs=gridspec(3，3）

ax1=plt.subplot(gs[0,:])  选中第一行

ax2=plt.subplot(gs[1,:-1) 选中第二行，除了倒数一个列的区域

#绘制直方图

np.random.seed(0)

mu,sigmu=100,20

a=np.random.normal(mu,sigma,size=100)

plt.hist(a,bin=20,histtype="stepfillled",facecolor='b',alpha=0.75,norm=1)

plt.title("asasas")

plt.show()

norm=1 就是出现的概率

norm=0 就是出现的次数

//bin表示直方的个数是多少  a的最小值和最大值划分为bin个相等的区间

//主要是看数据分布