matplotlib 作为机器学习三大剑客之一 ，比热按时无比强大的
matplotlib是绘图库，所以呢我就分享一下简单的绘图方式
#柱状图
#导报 柱状图
import matplotlib.pyplot as plt
#设置数据
salary = [9000,10000,5000]
group = ['beijing','shanghai','guangzhou']
#填充数据
plt.bar(group,salary)
#设置标题
plt.title('salary/group')
#绘制
plt.show()
效果是这样的:
#曲线图
#导报 线图
import matplotlib.pyplot as plt
#导入字体库
from matplotlib.font_manager import FontProperties
#设置本机字体
font = FontProperties(fname="C:/Windows/Fonts/Deng.ttf",size=15)
#定制数据
x1 = ['2019-03-01','2019-03-02','2019-03-03','2019-03-04','2019-03-05','2019-03-06']
y1 = [0,1,5,6,10,6]
x2 = ['2019-03-01','2019-03-02','2019-03-03','2019-03-04','2019-03-05','2019-03-06']
y2 = [10,50,60,10,15,60]
#填充数据
plt.plot(x1,y1,label='temperature')
plt.plot(x2,y2,label='water')
#设置标题
plt.title("温湿度趋势图",FontProperties=font)
#显示图例‘
plt.legend()
#绘制
plt.show()
定制数据的也可以参数传入
# # 填充数据 以参数传
# plt.plot(['2019-03-01','2019-03-02','2019-03-03'],[0,10,0])
# # 绘制方法
# plt.show()
#展示效果
#点图：
#导报 点图
import matplotlib.pyplot as plt
#导入科学计算库
import numpy as np
#一个点
#设置数据
# plt.scatter(2,4)
#绘制
# plt.show()
#定义x轴数据
x = list(range(0,101))
y = [xvalue * np.random.rand() for xvalue in x]
#填充数据
#s 点的大小和粗细
#c 颜色
plt.scatter(x,y,s=20,c='yellow')
#绘制
plt.show()
