数据分析07 /matplotlib绘图
数据分析07 /matplotlib绘图
1. 绘制线性图:plt.plot()
绘制单条线形图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = [1,2,3,4,5]
y = [5,4,3,2,1]
plt.plot(x,y)
绘制抛物线形图
x = np.linspace(-np.pi,np.pi,40)
y = x**2
plt.plot(x,y)
在一个坐标系中绘制多条曲线
plt.plot(x,y)
plt.plot(x-1,y+2)
给x,y设定标识
plt.plot(x,y)
plt.xlabel('name')
plt.ylabel('score')
plt.title('Performance trends')
设置图例大小
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.plot(x,y)
设置图例legend()
plt.plot(x,y,label='s1')
plt.plot(x-1,y+2,label='s2')
plt.legend(loc=4)
保存图例
# 1.实例化一个对象
fig = plt.figure() # 2.画图
plt.plot(x,y,label='hello')
plt.plot(x-1,y+2,label='hey')
plt.legend(loc=4) # .保存
fig.savefig('./123.png')
2. 绘制柱状图:plt.bar()
plt.bar()参数:第一个参数是索引。第二个参数是数据值。第三个参数是条形的宽度
示例:
x = [1,2,3,4,5] # x轴的刻度
y = [2,3,4,5,6] # 柱子的高度
plt.bar(x,y)
3. 绘制直方图:plt.hist()
是一个特殊的柱状图,又叫做密度图
plt.hist()的参数:
- bins
可以是一个bin数量的整数值,也可以是表示bin的一个序列。默认值为10 - normed
如果值为True,直方图的值将进行归一化处理,形成概率密度,默认值为False - color
指定直方图的颜色。可以是单一颜色值或颜色的序列。如果指定了多个数据集合,例如DataFrame对象,颜色序列将会设置为相同的顺序。如果未指定,将会使用一个默认的线条颜色 - orientation
通过设置orientation为horizontal创建水平直方图。默认值为vertical
- bins
示例:
x = [1,1,2,3,4,5,5,5,6,7,7,7,7,7,7,8]
plt.hist(x,bins=15) # 柱子的个数
4. 绘制饼状图:pie()
饼图适合展示各部分占总体的比例,条形图适合比较各部分的大小
pie()只有一个参数x
示例:
示例一
arr=[11,22,31,15]
plt.pie(arr)
示例二:加起来不满足1
arr=[0.2,0.3,0.1]
plt.pie(arr)
示例三:设置各部分的标识
arr=[11,22,31,15]
plt.pie(arr,labels=['a','b','c','d'])
示例四:设置标识距离中心的距离
arr=[11,22,31,15]
plt.pie(arr,labels=['a','b','c','d'],labeldistance=0.3)
示例五:显示各部分所占的比例
arr=[11,22,31,15]
plt.pie(arr,labels=['a','b','c','d'],labeldistance=0.3,autopct='%.6f%%')
示例六:各部分设置距离中心点不同的距离
arr=[11,22,31,15]
plt.pie(arr,labels=['a','b','c','d'],labeldistance=0.3,shadow=True,explode=[0.2,0.3,0.2,0.4])
5. 绘制散点图:scatter()
因变量随自变量而变化的大致趋势
示例:
示例一:有规律散点图
x = np.array([1,3,5,7,9])
y = x ** 2
plt.scatter(x,y)
示例二:无规律散点图
x = np.random.random((60,))
y = np.random.random((60,))
plt.scatter(x,y)
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