利用Python进行数据分析:【Matplotlib】
一、简单介绍Matplotlib
1、Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包
2、安装方法:pip install matplotlib
3、引用方法:import matplotlib.pyplot as plt
4、绘图函数:plt.plot()
5、显示图像:plt.show()
二、Matplotlib:plot函数
1、plot函数:绘制折线图
--线型linestyle(-,-.,--,..)
--点型marker(v,^,s,*,H,+,x,D,o,…)
--颜色color(b,g,r,y,k,w,…)
2、plot函数绘制多条曲线
3、pandas包对plot的支持
三、Matplotlib-图像标注
--设置图像标题:plt.title()
--设置x轴名称:plt.xlabel()
--设置y轴名称:plt.ylabel()
--设置x轴范围:plt.xlim()
--设置y轴范围:plt.ylim()
--设置x轴刻度:plt.xticks()
--设置y轴刻度:plt.yticks()
--设置曲线图例:plt.legend()
四、Matplotlib实例——绘制数学函数图像
使用Matplotlib模块在一个窗口中绘制数学函数y=x, y=x2, y=3x3+5x2+2x+1的图像,使用不同颜色的线加以区别,并使用图例说明各个线代表什么函数。
五、Matplotlib:画布与子图
画布:figure
--fig = plt.figure()
图:subplot
--ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
调节子图间距:
--subplots_adjust(left, bottom, right, top, wspace, hspace)
六、Matplotlib-支持的图类型
七、Matplotlib——绘制K线图
matplotlib.finanace子包中有许多绘制金融相关图的函数接口。
绘制K线图:matplotlib.finance.candlestick_ochl函数
八、示例代码
使用之前首先下载:pip install Matplotlib
---接着引入:import matplotlib.pylot as plt
---绘图函数:plt.plot()
---显示函数:plt.show()
使用plt.plot?可以查看它的参数
我们通过加参数,可以更改这个图线的形状
利用Python进行数据分析:【Matplotlib】的更多相关文章
- 《利用python进行数据分析》读书笔记 --第一、二章 准备与例子
http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/4868348.html 第一章 准备工作 今天开始码这本书--<利用python进行数据分析>.R和python都得 ...
- 利用python进行数据分析之绘图和可视化
matplotlib API入门 使用matplotlib的办法最常用的方式是pylab的ipython,pylab模式还会向ipython引入一大堆模块和函数提供一种更接近与matlab的界面,ma ...
- 利用Python进行数据分析——重要的Python库介绍
利用Python进行数据分析--重要的Python库介绍 一.NumPy 用于数组执行元素级计算及直接对数组执行数学运算 线性代数运算.傅里叶运算.随机数的生成 用于C/C++等代码的集成 二.pan ...
- 利用Python进行数据分析
最近在阅读<利用Python进行数据分析>,本篇博文作为读书笔记 ,记录一下阅读书签和实践心得. 准备工作 python环境配置好了,可以参见我之前的博文<基于Python的数据分析 ...
- 利用python进行数据分析——(一)库的学习
总结一下自己对python常用包:Numpy,Pandas,Matplotlib,Scipy,Scikit-learn 一. Numpy: 标准安装的Python中用列表(list)保存一组值,可以用 ...
- $《利用Python进行数据分析》学习笔记系列——IPython
本文主要介绍IPython这样一个交互工具的基本用法. 1. 简介 IPython是<利用Python进行数据分析>一书中主要用到的Python开发环境,简单来说是对原生python交互环 ...
- 利用python进行数据分析--(阅读笔记一)
以此记录阅读和学习<利用Python进行数据分析>这本书中的觉得重要的点! 第一章:准备工作 1.一组新闻文章可以被处理为一张词频表,这张词频表可以用于情感分析. 2.大多数软件是由两部分 ...
- 《利用Python进行数据分析·第2版》第四章 Numpy基础:数组和矢量计算
<利用Python进行数据分析·第2版>第四章 Numpy基础:数组和矢量计算 numpy高效处理大数组的数据原因: numpy是在一个连续的内存块中存储数据,独立于其他python内置对 ...
- "利用python进行数据分析"学习记录01
"利用python进行数据分析"学习记录 --day01 08/02 与书相关的资料在 http://github.com/wesm/pydata-book pandas 的2名字 ...
- 利用Python进行数据分析(12) pandas基础: 数据合并
pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法c ...
随机推荐
- unity_小功能实现(敌人巡逻功能)
利用NavMeshAgent控制敌人巡逻,即敌人在一组位置间循环巡逻. 首先我们要知道NavMeshAgent中有两个方法:1.锁定当前巡逻的某一目标位置,即navMeshAgent.destinat ...
- unity之初级
- Leetcode之深度优先搜索&回溯专题-679. 24 点游戏(24 Game)
Leetcode之深度优先搜索&回溯专题-679. 24 点游戏(24 Game) 深度优先搜索的解题详细介绍,点击 你有 4 张写有 1 到 9 数字的牌.你需要判断是否能通过 *,/,+, ...
- three.js模拟实现太阳系行星体系
概况如下: 1.SphereGeometry实现自转的太阳: 2.RingGeometry实现太阳系星系的公转轨道: 3.ImageUtils加载球体和各行星贴图: 4.canvas中createRa ...
- iOS中的几个重要方法
iOS开发中几个重要的方法: 加载类到内存,程序刚启动的时候调用,调用在main函数之前 1.+(void)load{ } 初始化类,类第一次使用的时候调用一次 2.+(void)initialize ...
- MARTIN FOWLER谈敏捷开发
转自:http://www.scrumcn.com/agile/scrum-knowledge-library/agile-development.html#tab-id-9 每个人都在谈论敏捷开发( ...
- 2019nc#10
题号 标题 已通过代码 题解/讨论 通过率 团队的状态 A Blackjack 点击查看 背包DP 32/109 补好了 B Coffee Chicken 点击查看 进入讨论 738/2992 通过 ...
- Joyful HDU - 5245 概率问题
Sakura has a very magical tool to paint walls. One day, kAc asked Sakura to paint a wall that looks ...
- Webpack安装配置及打包详细过程
引言 前端经过漫长的发展,涌现出了很多实践方法来处理复杂的工作流程,让开发变得更加简便,其中,模块化可以使复杂的程序细化成为各个小的文件,而webpack并不强制你使用某种模块化方案,而是通过兼容所有 ...
- Scrum团队的最佳规模?
无论你在小型创业公司工作还是在大公司的新产品线工作,当团队人数越来越多时总会达到一个临界点.尽早识别这个临界点可以让您的团队避免进入低效阶段.每个产品都是不同的,团队合作也是如此.因此,拆分团队也需要 ...