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Python數(shù)據(jù)分析之?Matplotlib?折線圖繪制

 更新時(shí)間:2022年05月12日 16:31:01   作者:??tigeriaf????  
這篇文章主要介紹了Python數(shù)據(jù)分析之?Matplotlib?折線圖繪制,在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化也非常重要,下文通過數(shù)據(jù)分析展開對(duì)折線圖的繪制,需要的小伙伴可以參考一下

一、Matplotlib 繪圖

在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化也非常重要,通過直觀的展示過程、結(jié)果數(shù)據(jù),可以幫助我們清晰的理解數(shù)據(jù),進(jìn)而更好的進(jìn)行分析。接下來就說一下Python數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化工具 Matplotlib 庫。

Matplotlib 是一個(gè)非常強(qiáng)大的Python 2D繪圖庫,使用它,我們可以通過圖表的形式更直觀的展現(xiàn)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化,使用起來也非常方便,而且支持繪制折線圖、柱狀圖、餅圖、直方圖、散點(diǎn)圖等。

可以使用以下命令進(jìn)行安裝:

pip install matplotlib
# 或者
conda install matplotlib

簡(jiǎn)單示例

繪制y=2x+1方程圖:

import matplotlib.pyplot as plt

# 創(chuàng)建figure對(duì)象(繪畫對(duì)象)
plt.figure(figsize=(4, 6))

# 繪制圖像
x = [1, 2, 3, 4]
y = [2*i+1 for i in x]
plt.plot(x, y)

# 顯示圖像
plt.show()

結(jié)果如下:

其中:

  • pyplot 是 Matplotlib 的子庫,該子庫提供了繪圖的接口及函數(shù),可以快速地進(jìn)行圖表的繪制。
  • plt.figure(figsize=(4, 6))表示創(chuàng)建一個(gè)繪圖對(duì)象,如果沒創(chuàng)建直接調(diào)用plot函數(shù)會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)繪圖對(duì)象,語法格式如下:
plt.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, ······)

常用的參數(shù)說明如下:

  • num:表示圖形編號(hào),可以是int或string類型,默認(rèn)為None,不傳遞則創(chuàng)建新圖形,并且圖形編號(hào)將遞增;傳遞了會(huì)返回該編號(hào)對(duì)應(yīng)圖形的引用。
  • figsize:表示畫布的寬度和高度,接收一個(gè)整數(shù)元組
  • dpi:表示繪圖對(duì)象的分辨率······
    • plt.plot()函數(shù)表示在當(dāng)前繪圖對(duì)象中進(jìn)行圖表的繪制,x和y分別表示x、y軸的數(shù)據(jù)。
    • plt.show()表示顯示圖像,顯示后釋放figure對(duì)象資源。

二、折線圖繪制

折線圖是一種將數(shù)據(jù)點(diǎn)按照順序連起來的圖形,可以體現(xiàn)變量y隨變量x的變化情況。Matplotlib 提供了plot()函數(shù)繪制折線圖,其語法格式如下:

plt.plot(*args, **kwargs)

常用參數(shù)及說明如下:

  • x、y:分別表示x軸和y軸對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù),接收列表類型參數(shù)
  • color:表示折線的顏色
  • marker:表示折線上點(diǎn)的類型,有“.”、“o”、“v”等等類型
  • linestyle:表示折線的類型,默認(rèn)為“-”,表示實(shí)線,設(shè)置為“--”表示長(zhǎng)虛線,設(shè)置為“-.”表示點(diǎn)線,設(shè)置為“:”表示點(diǎn)虛線
  • linewidth:表示折線的粗細(xì)
  • alpha:表示點(diǎn)的透明度,接收0~1之間的小數(shù)

例如,繪制某地區(qū)周一到周日平均溫度變化折線圖:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 8))
# 周一到周日平均溫度數(shù)據(jù)
plt.plot([1,2,3,4,5,6,7], [12,11,11,13,12,10,10])
plt.show()

結(jié)果輸出如下:

但是可以看出,圖表并不是很好看,我們可以給圖表添加一些標(biāo)簽和圖例,讓圖表更加清晰好看,

具體方法如下:

  • plt.title():指定當(dāng)前圖表的標(biāo)題,包括名稱、位置、顏色、字體大小等
  • plt.xlabel():指定當(dāng)前圖表x軸的名稱、位置、顏色、字體大小等
  • plt.ylabel():指定當(dāng)前圖表y軸的名稱、位置、顏色、字體大小等
  • plt.xlim():指定當(dāng)前圖表x軸的范圍
  • plt.ylim():指定當(dāng)前圖表y軸的范圍
  • plt.xticks():指定當(dāng)前圖表x軸刻度
  • plt.yticks():指定當(dāng)前圖表y軸刻度
  • ····
import matplotlib.pyplot as plt
# 設(shè)置支持中文
plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei']
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.plot([1,2,3,4,5,6,7], [12,11,11,13,12,10,10], linestyle="-", marker=".")
plt.xlabel("時(shí)間")
plt.ylabel("溫度")
plt.yticks([i for i in range(20)][::5])
plt.show()

結(jié)果輸出如下:

到此這篇關(guān)于Python數(shù)據(jù)分析之 Matplotlib 折線圖繪制的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 繪制折線圖內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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