<数据可视化>样例+数据+画图
1 样例
1.1样例1
子图系列
- from pylab import *
- def f(x):
- return np.exp(-x) * np.cos(2*np.pi*x)
- x1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.1)
- x2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
- plt.figure(1)
- plt.subplot(211)
- plt.plot(x1, f(x1), 'bo', x2, f(x2), 'k')
- plt.subplot(212)
- plt.plot(x2, np.cos(2*np.pi*x2),'r-')
- plt.show()
1.2 样例2
曲线系列
- from pylab import *
- x = np.linspace(-4, 4, 200)
- f1 = np.power(10, x)
- f2 = np.power(np.e, x)
- f3 = np.power(2, x)
- plt.plot(x, f1, 'r', x, f2, 'b', x, f3, 'g', linewidth=2)
- plt.axis([-4, 4, -0.5, 8])
- plt.text(1, 7.5, r'$10^x$')
- plt.text(2.2, 7.5, r'$e^x$')
- plt.text(3.2, 7.5, r'$2^x$')
- plt.title('A simple example')
- plt.show()
2. 实际问题
2.1 美国出生统计画图
关于1940至2000年美国出生人口数量的统计数据,第一列表示年份,第二列表示当年男孩的出生人数,第三列表示当年女孩的出生人数。
数据:
- 1940--2002美国出生统计
- "year" "boys" "girls"
- 1940 1211684 1148715
- 1941 1289734 1223693
- 1942 1444365 1364631
- 1943 1508959 1427901
- 1944 1435301 1359499
- 1945 1404587 1330869
- 1946 1691220 1597452
- 1947 1899876 1800064
- 1948 1813852 1721216
- 1949 1826352 1733177
- "11" 1950 1823555 1730594
- "12" 1951 1923020 1827830
- "13" 1952 1971262 1875724
- "14" 1953 2001798 1900322
- "15" 1954 2059068 1958294
- "16" 1955 2073719 1973576
- "17" 1956 2133588 2029502
- "18" 1957 2179960 2074824
- "19" 1958 2152546 2051266
- "20" 1959 2173638 2071158
- "21" 1960 2179708 2078142
- "22" 1961 2186274 2082052
- "23" 1962 2132466 2034896
- "24" 1963 2101632 1996388
- "25" 1964 2060162 1967328
- "26" 1965 1927054 1833304
- "27" 1966 1845862 1760412
- "28" 1967 1803388 1717571
- "29" 1968 1796326 1705238
- "30" 1969 1846572 1753634
- "31" 1970 1915378 1816008
- "32" 1971 1822910 1733060
- "33" 1972 1669927 1588484
- "34" 1973 1608326 1528639
- "35" 1974 1622114 1537844
- "36" 1975 1613135 1531063
- "37" 1976 1624436 1543352
- "38" 1977 1705916 1620716
- "39" 1978 1709394 1623885
- "40" 1979 1791267 1703131
- "41" 1980 1852616 1759642
- "42" 1981 1860272 1768966
- "43" 1982 1885676 1794861
- "44" 1983 1865553 1773380
- "45" 1984 1879490 1789651
- "46" 1985 1927983 1832578
- "47" 1986 1924868 1831679
- "48" 1987 1951153 1858241
- "49" 1988 2002424 1907086
- "50" 1989 2069490 1971468
- "51" 1990 2129495 2028717
- "52" 1991 2101518 2009389
- "53" 1992 2082097 1982917
- "54" 1993 2048861 1951379
- "55" 1994 2022589 1930178
- "56" 1995 1996355 1903234
- "57" 1996 1990480 1901014
- "58" 1997 1985596 1895298
- "59" 1998 2016205 1925348
- "60" 1999 2026854 1932563
- "61" 2000 2076969 1981845
- "62" 2001 2057922 1968011
- "63" 2002 2057979 1963747
代码:
- from pylab import *
- figure(figsize=(8, 6), dpi=100)
- year = []
- boys = []
- girls = []
- n = 1
- with open("1940--2002美国出生统计.txt",'r') as file:
- while True:
- lists = file.readline()
- items = lists.split(" ")
- if len(items) == 3:
- if n <= 1 :
- n += 1
- continue
- year.append(int(items[0]))
- boys.append(int(items[1]))
- girls.append(int(items[2]))
- elif len(items) == 4:
- year.append(int(items[1]))
- boys.append(int(items[2]))
- girls.append(int(items[3]))
- if not lists:
- break
- plt.plot(year, boys, color="blue", linewidth=3.0, linestyle="-", label="boys")
- plt.plot(year, girls, color="red", linewidth=3.0, linestyle="-", label="girs")
- plt.legend(loc=0)
- mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
- mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False
- plt.xlabel("年份")
- plt.ylabel("出生人数")
- plt.title('1940--2002美国出生统计')
- savefig("0001",dpi=100)
- plt.show()
图像为:
2.2 待续
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