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
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