门户网站是什么意思啊,做图形的网站,小门户网站模版,最新网站域名目录 绘制简单的折线图1.1 修改标签文字和线条粗细1.2 校正图形1.3 使用内置样式1.4 使用scatter()绘制散点图并设置样式1.5 使用scatter()绘制一系列点1.6 python循环自动计算数据1.7 自定义颜色1.8 使用颜色映射1.9 自动保存图表练习题 绘制简单的折线图
绘制一个简单折线图… 目录 绘制简单的折线图1.1 修改标签文字和线条粗细1.2 校正图形1.3 使用内置样式1.4 使用scatter()绘制散点图并设置样式1.5 使用scatter()绘制一系列点1.6 python循环自动计算数据1.7 自定义颜色1.8 使用颜色映射1.9 自动保存图表练习题 绘制简单的折线图
绘制一个简单折线图使用模块pyplopt该模块中包含很多生成图表的函数。 subplot()函数 在一张图片中绘制一个或者多个图表。变量fig表示画窗ax即axex代表画窗中创建的笛卡尔坐标区。 plot()方法 尝试根据给定的数据以有意义的方式绘制图表。 plt.show()方法 打开matplotlib查看器并显示绘制的图片。
import matplotlib as pltsquares [1,4,9,16,25]
fig,ax plt.subplots()
ax.plot(squares)plt.show()1.1 修改标签文字和线条粗细
对图表进行标签的大小、线条粗细进行调整。
linewidth参数绘制的线条粗细。set_title()函数给图表制定标题。fontsize参数指定图表中各种文字的大小。tick_params() 函数 : 设置刻度的样式。其中指定的实参将影响x轴和y轴上的刻度axes‘both’ 并将刻度标记的字号设置为14labelsize14)。
注由于显示中文出现错误时的解决方案 在代码中添加如下语句 —— 设置字体为SimHei黑体 plt.rcParams[‘font.sans-serif’][‘SimHei’] 解决方案
import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams[font.sans-serif][SimHei]
squares [1,4,9,16,25]
fig,ax plt.subplots()
ax.plot(squares,linewidth3)ax.set_title(平方数,fontsize 24)
ax.set_xlabel(值,fontsize14)
ax.set_ylabel(值的平方,fontsize14)ax.tick_params(axisboth,labelsize14)plt.show()1.2 校正图形
可以看到图片中横轴x对应的平方数都是不准确的因此需要对图片进行校正。
向plot() 提供一系列数时它假设第一个数据点对应的坐标值为0但这里第一个点对应的 值为1。为改变这种默认行为可向plot() 同时提供输入值和输出值。
设置plot函数的输入值为从1开始到5结束的列表然后把输入输出列表同时传入函数中。
import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams[font.sans-serif][SimHei]
squares [1,4,9,16,25]
input_values [1,2,3,4,5]
fig,ax plt.subplots()
ax.plot(input_values,squares,linewidth3)ax.set_title(平方数,fontsize 24)
ax.set_xlabel(值,fontsize14)
ax.set_ylabel(值的平方,fontsize14)ax.tick_params(axisboth,labelsize14)plt.show()1.3 使用内置样式
可以使用matplotlib中内置的图标样式进行图像的绘制打印一下已有的样式类型
print(plt.style.available)[‘Solarize_Light2’, ‘_classic_test_patch’, ‘_mpl-gallery’, ‘_mpl-gallery-nogrid’, ‘bmh’, ‘classic’, ‘dark_background’, ‘fast’, ‘fivethirtyeight’, ‘ggplot’, ‘grayscale’, ‘seaborn-v0_8’, ‘seaborn-v0_8-bright’, ‘seaborn-v0_8-colorblind’, ‘seaborn-v0_8-dark’, ‘seaborn-v0_8-dark-palette’, ‘seaborn-v0_8-darkgrid’, ‘seaborn-v0_8-deep’, ‘seaborn-v0_8-muted’, ‘seaborn-v0_8-notebook’, ‘seaborn-v0_8-paper’, ‘seaborn-v0_8-pastel’, ‘seaborn-v0_8-poster’, ‘seaborn-v0_8-talk’, ‘seaborn-v0_8-ticks’, ‘seaborn-v0_8-white’, ‘seaborn-v0_8-whitegrid’, ‘tableau-colorblind10’] import matplotlib.pyplot as plt
print(plt.style.available)
squares [1,4,9,16,25]
input_values [1,2,3,4,5]plt.style.use(seaborn-v0_8)fig,ax plt.subplots()
ax.plot(input_values,squares,linewidth3)ax.set_title(squares,fontsize 24)
ax.set_xlabel(value,fontsize14)
ax.set_ylabel(the square of value,fontsize14)ax.tick_params(axisboth,labelsize14)plt.show()使用plt.style.use(‘seaborn-v0_8’)绘制的图像 换了另一个样式 1.4 使用scatter()绘制散点图并设置样式
绘制一个点
import matplotlib.pyplot as pltplt.style.use(seaborn-v0_8)
fig,ax plt.subplots()
ax.scatter(2,4)plt.show()绘制样式
import matplotlib.pyplot as pltplt.style.use(seaborn-v0_8)
fig,ax plt.subplots()
ax.scatter(2,4)ax.set_title(squares,fontsize 24)
ax.set_xlabel(value,fontsize 14)
ax.set_ylabel(squares of value,fontsize 14)ax.tick_params(axisboth,whichmajor,labelsize14)
plt.show()1.5 使用scatter()绘制一系列点
列表x_values 包含要计算平方值的数列表y_values 包含前述数的平方值。
将这些列表传递给scatter() 时Matplotlib依次从每个列表中读取一个值来绘制一个点。
要绘制的点的坐标分别为 (1, 1)、(2, 4)、(3, 9)、(4, 16)和(5, 25)
import matplotlib.pyplot as pltx_values [1,2,3,4,5]
y_values [1,4,9,16,25]plt.style.use(seaborn-v0_8)
fig,ax plt.subplots()
ax.scatter(x_values,y_values,s100)
ax.set_title(squares,fontsize 24)
ax.set_xlabel(value,fontsize 14)
ax.set_ylabel(squares of value,fontsize 14)ax.tick_params(axisboth,whichmajor,labelsize14)
plt.show()1.6 python循环自动计算数据
为1000个点绘制代码首先创建两个包含x和y值的列表然后传给scatter方法。
方法axis指定了每个坐标轴的取值范围该方法要求提供四个值x轴y轴的最小值和最大值。
import matplotlib.pyplot as pltx_values range(1,1001)
y_values [x**2 for x in x_values]
plt.style.use(seaborn-v0_8)
fig,ax plt.subplots()ax.scatter(x_values,y_values,s10)
ax.set_title(squares,fontsize 24)
ax.set_xlabel(value,fontsize 14)
ax.set_ylabel(squares of value,fontsize 14)
ax.axis([0,1100,0,1100000])
plt.show() 1.7 自定义颜色
设置散点图数据点的颜色
传递参数c设置c的内容。
ax.scatter(x_value,y_value,cred,s10)使用RGB自定义颜色传递一个元组其中包含三个01的小数值分别表示红色、绿色和蓝色。
ax.scatter(x_values, y_values, c(0, 0.8, 0), s10)1.8 使用颜色映射
**颜色映射 colormap**是一系列颜色从起始颜色渐变到结束颜色。在可视化中颜色映射用于突出数据的规律。可以用较浅的颜色来显示较小的值并使用较深的颜色来显示较大的值。
模块pyplot 内置了一组颜色映射。要使用这些颜色映射需要告诉pyplot 该如何设置数据集中每个点的颜色。下面演示了如何根据每个点的 值来设置其颜色。
ax.scatter(x_values,y_values,cy_values,cmapplt.cm.Blues,s10)1.9 自动保存图表
要让程序自动将图表保存到文件中可将调用plt.show() 替换为调用plt.savefig()。
plt.savefig(squares_plot.png, bbox_inchestight)第一个实参指定要以什么文件名保存图表这个文件将存储到scatter_squares.py所在的目录。 第二个实参指定将图表多余的空白区域裁剪掉。如果要保留图表周围多余的空白区域只需省略这个实参即可。
练习题 import matplotlib.pyplot as pltplt.style.use(seaborn-v0_8)
x_values range(1,6)
y_valus [x**3 for x in x_values]
fig,ax plt.subplots()
ax.scatter(x_values,y_valus)
ax.set_title(cubic number)
ax.set_xlabel(value)
ax.set_ylabel(value to the cube)
plt.show()import matplotlib.pyplot as pltplt.style.use(seaborn-v0_8)
x_values range(1,5001)
y_valus [x**3 for x in x_values]
fig,ax plt.subplots()
ax.axis([0,5500,0,125000000000])
ax.scatter(x_values,y_valus,cy_valus,cmapplt.cm.Blues,s10)
ax.set_title(cubic number)
ax.set_xlabel(value)
ax.set_ylabel(value to the cube)
plt.show()
