小白学 Python 数据分析(17):Matplotlib(二)基础操作
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小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据
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小白学 Python 数据分析(16):Matplotlib(一)坐标系
坐标轴标题设置
各位同学好,我又来了,本文给大家带来的是有关 Matplotlib 的一些基础操作。
在前一篇文章中,我们介绍了如何使用 Matplotlib 绘制坐标系,本文我们接着介绍 Matplotlib 。
先看一个简单的示例:
import matplotlib.pyplot as plt
x_data = ['2011','2012','2013','2014','2015','2016','2017']
y_data = [58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000]
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('销量')
plt.plot(x_data, y_data)
plt.show()
结果如下:
好像哪里不太对的样子,横轴和数轴的标题没有显示出来,看一下程序运行,没有报错,但是报出来一个警告:
RuntimeWarning: Glyph 24180 missing from current font.
这个警告的含义是 plt 画图是找不到字体,那么这里我们手动设置一下字体:
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
完整的样例代码如下:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
x_data = ['2011','2012','2013','2014','2015','2016','2017']
y_data = [58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000]
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('销量')
plt.plot(x_data, y_data)
plt.show()
结果如下:
这下显示正常了。
我们还可以通过参数 labelpad
设置标题到坐标轴的距离,这里为了演示效果设置的距离稍微大了点:
plt.xlabel('年份', labelpad=50)
plt.ylabel('销量', labelpad=50)
结果如下:
我们还可以通过参数对文本的相关属性进行设置,下面看下一些常用的设置参数:
plt.xlabel('年份', labelpad=50, fontsize='xx-large', fontweight='bold', rotation='vertical', backgroundcolor='red')
plt.ylabel('销量', labelpad=50)
先看结果:
xlabel 中常用的一些参数:
- fontsize : 设置字体大小,默认12,可选参数 ['xx-small', 'x-small', 'small', 'medium', 'large','x-large', 'xx-large']
- fontweight : 设置字体粗细,可选参数 ['light', 'normal', 'medium', 'semibold', 'bold', 'heavy', 'black']
- fontstyle : 设置字体类型,可选参数[ 'normal' | 'italic' | 'oblique' ],italic斜体,oblique倾斜
- verticalalignment : 设置水平对齐方式 ,可选参数 : 'center' , 'top' , 'bottom' ,'baseline'
- horizontalalignment : 设置垂直对齐方式,可选参数:left,right,center
- rotation : (旋转角度)可选参数为:vertical,horizontal 也可以为数字
- alpha : 透明度,参数值0至1之间
- backgroundcolor : 标题背景颜色
- bbox : 给标题增加外框 ,常用参数如下:
- boxstyle 方框外形
- facecolor (简写fc)背景颜色
- edgecolor (简写ec)边框线条颜色
- edgewidth 边框线条大小
刻度设置
默认坐标轴是显示 x y 的值,但是也可以自定义显示不同的刻度,这里需要使用到的函数为 xticks
和 yticks
两个函数:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
x_data = [2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017]
y_data = [58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000]
plt.xticks(x_data, ['2011年','2012年','2013年','2014年','2015年','2016年','2017年'])
plt.yticks(y_data)
plt.plot(x_data, y_data)
plt.show()
结果如下:
有些时候,由于数据脱敏的需要,我们不要显示刻度,还可以这么写:
plt.xticks(x_data, [])
plt.yticks(y_data, [])
这样展现出来的图形如下:
实际上,我们还有更狠的操作,直接关闭坐标轴:
plt.axis("off")
结果如下:
范围设置
我们还可以对坐标轴的范围进行设置,如下:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
x_data = [2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017]
y_data = [58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000]
plt.xlim(2011, 2020)
plt.ylim(50000, 90000)
plt.plot(x_data, y_data)
plt.show()
结果如下:
这里设置在 Y 轴上最大值为 90000 ,那么 2016 和 2017 对应的数据将会无法显示,实际我们从得出的结果图上也能看出这一点。
网格线设置
网格线默认是关闭的,我们可以通过函数 grid
修改参数 b
来开启网格线,如下:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
x_data = [2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017]
y_data = [58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000]
plt.plot(x_data, y_data)
plt.grid(b=True)
plt.show()
结果如下:
我们不仅可开启网格线,还可以通过参数 axis
来控制是开启哪个轴的网格线:
# 开启 x 轴网格线
plt.grid(b=True, axis='x')
# 开启 y 轴网格线
plt.grid(b=True, axis='y')
图例设置
图例能对图表起到注释的作用,我们可以通过参数 label
对该图表的图例进行设置,示例如下:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
x_data = [2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017]
y_data = [58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000]
plt.plot(x_data, y_data, label = '折线图')
plt.bar(x_data, y_data, label = '柱状图')
plt.legend()
plt.show()
结果如下:
图表标题设置
图表标题是用来概括整张图表现的内容的,我们可以通过如下方式设置一张图的标题:
plt.title(label='xxx 公司 xxx 产品销量')
结果如下:
本文的内容就到这里了,下一篇我们介绍 Matplotlib 的常用图表的示例,本文的示例代码写的有点乱,就不贴出来了,当然,如果经常看小编写的文章的估计都找得到。
参考
https://blog.csdn.net/The_Time_Runner/article/details/89927708
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