1. 数据分析的流程
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2. matplotlib 介绍
matplotlib: 最流行的Python底层绘图库，主要做数据可视化图表,名字取材于MATLAB，模仿MATLAB构建
- 能将数据进行可视化,更直观的呈现
- 使数据更加客观、更具说服力
3. matplotlib 使用
3-1 安装matplotlib
pip install matplotlib
3-2 matplotlib用法
axios: 轴
plot(x,y): 绘制x和y轴
plt.show()：显示图像
fig = plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80): figure图形图标的意思，# 在这里指的就是我们画的图通过实例化一个figure # 并且传递参数能够在后台自动使用该figure实例 # 在图像模糊的时候可以传入dpi参数,让图片更加清晰
plt.xticks(x,x_name,rotation=deg_num): # 指定x轴刻度,x刻度显示x_name,旋转deg_num度
plt.yticks(y,y_name,rotation=deg_num): # 指定y轴刻度,y刻度显示y_name,旋转deg_num度
plt.xlabel(label_name) # 给x轴设置注释
plt.ylabel(label_name) # 给y轴设置注释
plt.title(title_name) # 给图像设置标题
plt.savefig("savepath+figname"): # 保存图片至savepath并命名为figname
***`ply.grid(alph = num)设置透明度为num的网格
原始结果.png
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设置x和y的刻度.png
from matplotlib import pyplot as plt import random fig = plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80) # figure图形图标的意思， # 在这里指的就是我们画的图通过实例化一个figure # 并且传递参数能够在后台自动使用该figure实例 # 在图像模糊的时候可以传入dpi参数,让图片更加清晰 x = range(0,200,4) # y = [12,14,3,15,29,2] y = [random.randint(20,35) for i in range(50)] plt.xticks(x,x_name) # 指定刻度,x轴刻度显示x_name plt.yticks(range(min(y),max(y)+1,2)) # 指定y刻度 plt.plot(x,y) # 绘制图片 plt.show() # 展示图片 # plt.savefig("./images/img01.png") # 保存图片
image.png
from matplotlib import pyplot as plt import random fig = plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80) x = range(0,200,20) y = [random.randint(20,35) for i in range(10)] plt.xticks(x,['hello{}'.format(i) for i in x]) # 指定刻度 plt.yticks(range(min(y),max(y)+1,2)) # 指定刻度 plt.plot(x,y) # 绘制图片 plt.show() # 展示图片
image.png
plt.xticks(x,['hello{}'.format(i) for i in x],rotation=90) # 旋转90度
image.png
from matplotlib import pyplot as plt import random # 导入字体管理器 from matplotlib import font_manager # 创建字体属性的对象 my_font = font_manager.FontProperties(fname='F:\HuaDaBoSi\scratch\practice\img\AlimamaDaoLiTi.ttf') fig = plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80) x = range(0,200,20) y = [random.randint(20,35) for i in range(10)] plt.xticks(x,['hello{}'.format(i) for i in x],rotation=90) # 指定刻度 plt.yticks(range(min(y),max(y)+1,2)) # 指定刻度 plt.xlabel("时间点") # 设置横坐标标志 plt.ylabel("温度") # 设置纵坐标标志 plt.title("各个时间点的温度",fontproperties = my_font) # python的matplotlib的库 plt.plot(x,y) # 绘制图片 plt.show() # 展示图片 # plt.savefig("./images/img01.png") # 保存图片
