数据分析07 /matplotlib绘图

数据分析07 /matplotlib绘图

1. 绘制线性图：plt.plot()

绘制单条线形图

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x = [1,2,3,4,5]

y = [5,4,3,2,1]

plt.plot(x,y)

绘制抛物线形图

x = np.linspace(-np.pi,np.pi,40)

y = x**2

plt.plot(x,y)

在一个坐标系中绘制多条曲线
```
plt.plot(x,y)

plt.plot(x-1,y+2)
```

给x，y设定标识

plt.plot(x,y)

plt.xlabel('name')

plt.ylabel('score')

plt.title('Performance trends')

设置图例大小

plt.figure(figsize=(10,10))

plt.plot(x,y)

设置图例legend()

plt.plot(x,y,label='s1')

plt.plot(x-1,y+2,label='s2')

plt.legend(loc=4)

保存图例

# 1.实例化一个对象

fig = plt.figure()

# 2.画图

plt.plot(x,y,label='hello')

plt.plot(x-1,y+2,label='hey')

plt.legend(loc=4)

# .保存

fig.savefig('./123.png')

2. 绘制柱状图：plt.bar()

plt.bar()参数：第一个参数是索引。第二个参数是数据值。第三个参数是条形的宽度

示例：

x = [1,2,3,4,5]   # x轴的刻度

y = [2,3,4,5,6]   # 柱子的高度

plt.bar(x,y)

3. 绘制直方图：plt.hist()

是一个特殊的柱状图，又叫做密度图
plt.hist()的参数：
- bins
  
  可以是一个bin数量的整数值，也可以是表示bin的一个序列。默认值为10
- normed
  
  如果值为True，直方图的值将进行归一化处理，形成概率密度，默认值为False
- color
  
  指定直方图的颜色。可以是单一颜色值或颜色的序列。如果指定了多个数据集合,例如DataFrame对象，颜色序列将会设置为相同的顺序。如果未指定，将会使用一个默认的线条颜色
- orientation
  
  通过设置orientation为horizontal创建水平直方图。默认值为vertical

示例：

x = [1,1,2,3,4,5,5,5,6,7,7,7,7,7,7,8]

plt.hist(x,bins=15)   # 柱子的个数

4. 绘制饼状图：pie()

饼图适合展示各部分占总体的比例，条形图适合比较各部分的大小
pie()只有一个参数x

示例：

示例一

arr=[11,22,31,15]

plt.pie(arr)

示例二：加起来不满足1

arr=[0.2,0.3,0.1]

plt.pie(arr)

示例三：设置各部分的标识

arr=[11,22,31,15]

plt.pie(arr,labels=['a','b','c','d'])

示例四：设置标识距离中心的距离

arr=[11,22,31,15]

plt.pie(arr,labels=['a','b','c','d'],labeldistance=0.3)

示例五：显示各部分所占的比例

arr=[11,22,31,15]

plt.pie(arr,labels=['a','b','c','d'],labeldistance=0.3,autopct='%.6f%%')

示例六：各部分设置距离中心点不同的距离

arr=[11,22,31,15]

plt.pie(arr,labels=['a','b','c','d'],labeldistance=0.3,shadow=True,explode=[0.2,0.3,0.2,0.4])

5. 绘制散点图：scatter()

因变量随自变量而变化的大致趋势

示例：

示例一：有规律散点图

x = np.array([1,3,5,7,9])

y = x ** 2

plt.scatter(x,y)

示例二：无规律散点图

x = np.random.random((60,))

y = np.random.random((60,))

plt.scatter(x,y)

巴特西

数据分析07 /matplotlib绘图

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1. 绘制线性图：plt.plot()

2. 绘制柱状图：plt.bar()

3. 绘制直方图：plt.hist()

4. 绘制饼状图：pie()

5. 绘制散点图：scatter()

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