python | 数据分析(三)- Matplotlib数据包

Matplotlib是Python的一个可视化模块,他能方便的制作线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形,并且支持所有操作系统下不同的GUI后端。Matplotlib有一套允许定制各种属性的默认设置,可以控制Matplotlib中的每一个默认属性:图像大小、每英寸点数、线宽、色彩和样式、子图、坐标轴、网个属性、文字和文字属性。
 

以下是代码笔记

#导入matplotlib包
import matplotlib.pyplot as plt

#绘图
plt.plot(x,y)

#设置线条
plt.setp()
#轴名称
plt.xlable('str'), plt.ylable('str')
#添加文本
plt.txt(xpos,ypos,'str')
#添加格子
plt.grid(True)
#图题
plt.title('str')
#图示
plt.legend()  #结合plot()中的label参数使用

#获取子图
plt.sublot(nrows,ncols,index)
plt.subplot2grid((nrows,ncols),(rows,cols))  #可选colspan和rowspan属性

#创建画布
plt.figure()

#非线性轴
plt.xscale('scale'), plt.yscale('scale')   #可选参数log,symlog,logit等
#填充颜色
plt.fill(x,y)
plt.fill_between(x,y,where=...)

#条形图
plt.bar(x,y)     #注意多个条形图的默认颜色相同,应选择不同的颜色方便区分
#直方图
plt.hist(x,bins) #直方图是一种显示区段内数据数量的图像,x为数据,bins为数据区段,可选histtype,rwidth等属性
#散点图
plt.scatter(x,y) #散点图通常用于寻找相关性或分组,可选color,marker,label等属性
#堆叠图
plt.stackplot(x,y1,y2,y3...)  #堆叠图用于显示部分对整体随时间的关系,通过利用plt.plot([],[],color,label)添加与堆叠图中颜色相同的空行,可以使堆叠图的意义更加清晰,可选colors等属性
#饼图
plt.pie(slice)   #饼图用于显示部分对整体的关系,可选labels,colors,explode,autupct等属性

#展示图片
plt.show()

  

备注:目前写博客是为了进行知识和笔记梳理。博客本身可能还存在着一些错误,如有发现,请求斧正,谢谢。

原文地址:https://www.cnblogs.com/geo-will/p/9512553.html