python数据可视化学习1

 import matplotlib.pyplot as plt
 input_values = [1,2,3,4,5]   #输入值
 squares = [1,4,9,16,25]        #输出值
 plt.plot(input_values,squares,linewidth = 5)   #如果没有输入值 则从0开始
 # 设置图标标题，并给坐标轴加上标签
 plt.title("Square Numbers",fontsize = 24)
 plt.xlabel('Value',fontsize = 14)
 plt.ylabel("Square of Value",fontsize = 14)

 #设置可读标记的大小
 plt.tick_params(axis = 'both',labelsize = 14)   #xy轴都要就用both 标签大小
 plt.show()

 import matplotlib.pyplot as plt
 x_values = [1,2,3,4,5]
 y_values = [1,4,9,16,25]
 plt.scatter(x_values,y_values,s=100)  #点的尺寸
 #设置标题加标签
 plt.title('Square Numbers',fontsize = 24)
 plt.xlabel('Value ' ,fontsize = 14)
 plt.ylabel('Square of Value',fontsize = 14)

 #设置可读标记的大小
 plt.tick_params(axis = 'both',which = 'major',labelsize = 14)
 plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
x_values = list(range(1,1001))   #列表  1~1000
y_values = [x**2 for x in x_values]
plt.scatter(x_values,y_values,c='red',edgecolor = 'none',s=40)  #颜色 轮廓颜色 点的尺寸 也可以（0,0,0.8）  这里取0~1代表红绿蓝分量 越大越深
#设置标题加标签
plt.title('Square Numbers',fontsize = 24)
plt.xlabel('Value ' ,fontsize = 14)
plt.ylabel('Square of Value',fontsize = 14)

#设置可读标记的大小
plt.tick_params(axis = 'both',which = 'major',labelsize = 14)

#设置每个坐标轴的取值范围
plt.axis([0,1100,0,1100000])  #x 0~1100  y 0~1100000
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
x_values = list(range(1001))   #列表  1~1000
y_values = [x**2 for x in x_values]
plt.scatter(x_values,y_values,c=y_values,cmap = plt.cm.Blues,edgecolor = 'none',s=40)  #颜色设置成一个y值的列表 然后y小则浅蓝 大则深蓝 轮廓颜色 点的尺寸
#设置标题加标签
plt.title('Square Numbers',fontsize = 24)
plt.xlabel('Value ' ,fontsize = 14)
plt.ylabel('Square of Value',fontsize = 14)

#设置可读标记的大小
plt.tick_params(axis = 'both',which = 'major',labelsize = 14)

#设置每个坐标轴的取值范围
plt.axis([0,1100,0,1100000])  #x 0~1100  y 0~1100000
plt.show()

plk.savefig('squares_plot.png',bbox_inches = 'tight')  可以直接保存 第一个为文件名 第二个为裁去多余部分

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from random import choice

class RandomWalk():
    '''一个生成随机漫步数据的类'''

    def __init__(self,num_points = 5000):
        '''初始化随机漫步的属性'''
        self.num_points = num_points

        #所有随机漫步都始于(0,0)
        self.x_values = [0]
        self.y_values = [0]

    def fill_walk(self):
        '''计算随机漫步包含的所有点'''

        #不断漫步，知道列表达到指定的长度
        while len(self.x_values)<self.num_points:

            #决定前进方向以级演这个方向前进的举例
            x_direction = choice ([1,-1])
            x_distance = choice([0,1,2,3,4])
            x_step = x_direction * x_distance

            y_direction = choice ([1,-1])
            y_distance = choice ([0,1,2,3,4])
            y_step = y_direction * y_distance

            #拒绝原地踏步
            if x_step == 0 and y_step == 0:
                continue

            #计算下一个点的x和y值
            next_x = self.x_values[-1] + x_step   #-1是最后一个
            next_y = self.y_values[-1] + y_step

            self.x_values.append(next_x)
            self.y_values.append(next_y)

import matplotlib.pyplot as plt

from random_walk import RandomWalk

#创建一个randomwalk实例 并绘制所有点

while True:
　　rw = RandomWalk()
　　rw.fill_walk()
　　plt.scatter(rw.x_values,rw.y_values,s=15)
　　plt.show()
　　keep_running=input('Make another walk?(y/n): ')
　　if keep_running == 'n':
　　　　break

import matplotlib.pyplot as plt

from random_walk import RandomWalk

#创建一个randomwalk实例 并绘制所有点
while True:
    rw = RandomWalk(200000)  #增加点数
    rw.fill_walk()
    #设置绘图窗口的尺寸
    plt.figure(dpi=128,figsize = (10,6)) #分辨率
    point_numbers = list(range(rw.num_points))  #设置了每个漫步点的编号来作为颜色
    plt.scatter(rw.x_values,rw.y_values,s=1,c=point_numbers,   #参数c位编号列表
        cmap = plt.cm.Blues,edgecolor = 'none')   #蓝色映射
    plt.scatter(0,0,c='green',edgecolors = 'none',s=100)   #起点
    plt.scatter(rw.x_values[-1],rw.y_values[-1],c='red',edgecolors = 'none',
        s=100) #终点
    plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)  #影藏坐标轴
    plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)
    plt.show()
    keep_running=input('Make another walk?(y/n): ')
    if keep_running == 'n':
        break