Python数据分析之 Matplotlib 折线图绘制
作者:??tigeriaf???? 发布时间:2023-12-05 02:18:13
一、Matplotlib 绘图
在数据分析中,数据可视化也非常重要,通过直观的展示过程、结果数据,可以帮助我们清晰的理解数据,进而更好的进行分析。接下来就说一下Python数据分析中的数据可视化工具 Matplotlib 库。
Matplotlib 是一个非常强大的Python 2D绘图库,使用它,我们可以通过图表的形式更直观的展现数据,实现数据可视化,使用起来也非常方便,而且支持绘制折线图、柱状图、饼图、直方图、散点图等。
可以使用以下命令进行安装:
pip install matplotlib
# 或者
conda install matplotlib
简单示例
绘制y=2x+1
方程图:
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建figure对象(绘画对象)
plt.figure(figsize=(4, 6))
# 绘制图像
x = [1, 2, 3, 4]
y = [2*i+1 for i in x]
plt.plot(x, y)
# 显示图像
plt.show()
结果如下:
其中:
pyplot 是 Matplotlib 的子库,该子库提供了绘图的接口及函数,可以快速地进行图表的绘制。
plt.figure(figsize=(4, 6))
表示创建一个绘图对象,如果没创建直接调用plot
函数会自动创建一个绘图对象,语法格式如下:
plt.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, ······)
常用的参数说明如下:
num:表示图形编号,可以是int或string类型,默认为None,不传递则创建新图形,并且图形编号将递增;传递了会返回该编号对应图形的引用。
figsize:表示画布的宽度和高度,接收一个整数元组
dpi:表示绘图对象的分辨率······
plt.plot()
函数表示在当前绘图对象中进行图表的绘制,x和y分别表示x、y轴的数据。plt.show()
表示显示图像,显示后释放figure对象资源。
二、折线图绘制
折线图是一种将数据点按照顺序连起来的图形,可以体现变量y随变量x的变化情况。Matplotlib 提供了plot()
函数绘制折线图,其语法格式如下:
plt.plot(*args, **kwargs)
常用参数及说明如下:
x、y:分别表示x轴和y轴对应的数据,接收列表类型参数
color:表示折线的颜色
marker:表示折线上点的类型,有“.”、“o”、“v”等等类型
linestyle:表示折线的类型,默认为“-”,表示实线,设置为“--”表示长虚线,设置为“-.”表示点线,设置为“:”表示点虚线
linewidth:表示折线的粗细
alpha:表示点的透明度,接收0~1之间的小数
例如,绘制某地区周一到周日平均温度变化折线图:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 8))
# 周一到周日平均温度数据
plt.plot([1,2,3,4,5,6,7], [12,11,11,13,12,10,10])
plt.show()
结果输出如下:
但是可以看出,图表并不是很好看,我们可以给图表添加一些标签和图例,让图表更加清晰好看,
具体方法如下:
plt.title():指定当前图表的标题,包括名称、位置、颜色、字体大小等
plt.xlabel():指定当前图表x轴的名称、位置、颜色、字体大小等
plt.ylabel():指定当前图表y轴的名称、位置、颜色、字体大小等
plt.xlim():指定当前图表x轴的范围
plt.ylim():指定当前图表y轴的范围
plt.xticks():指定当前图表x轴刻度
plt.yticks():指定当前图表y轴刻度
····
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置支持中文
plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei']
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.plot([1,2,3,4,5,6,7], [12,11,11,13,12,10,10], linestyle="-", marker=".")
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度")
plt.yticks([i for i in range(20)][::5])
plt.show()
结果输出如下:
来源:https://juejin.cn/post/7090126038063284231
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