一、意义
数据可视化可以以简洁的方式呈现出数据,发现众多数据中隐藏的规律和意义。Matplotlib是一个数学绘图库。利用它可以制作简单的图表(散点图、折线图)。然后,将基于漫步概念生成一个更有趣的数据集–根据一系列随机决策生成的图表。本文我们主要练习折线图的生成。
二、折线图
(1)简单应用–plot(x):绘制折线图
import matplotlib.pyplot as plt
def line_chart(list_data):
plt.plot(list_data)
plt.show()
if __name__ == "__main__":
list_data = [1,2,3,4,5,6]
line_chart(list_data)
运行效果:
代码解析
import matplotlib.pyplot as plt-》导入pyplot模块,在pyplot模块中包含很多用于生成图表的函数
def line_chart(list_data)
plt.plot(list_data)-〉plot():一个用于画图的函数,它可以绘制点和线, 并且对其样式进行控制
plt.show():通过show()可以打开Matplotlib查看器,并显示绘制的图形
if name == “main”:
list_data = [1,2,3,4,5,6]
line_chart(list_data)
(2)简单应用:plot(x,y):绘制以x为x轴数据, y为y轴数据的图形
list_data = [1,2,3,4,5,6]
list_data1= [1,4,9,16,25,36]
plt.plot(list_data,list_data1)
plt.show()
运行结果:
(3)设置标签文字和线条粗细文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-661867.html
list_data = [1,2,3,4,5,6]
list_data1= [1,4,9,16,25,36]
plt.plot(list_data,list_data1,linewidth=5)
plt.title("squares",fontsize=24)
plt.xlabel("num",fontsize=14)
plt.ylabel("val", fontsize=14)
plt.tick_params(axis="both",labelsize=14)
plt.show()
运行效果:
含义解析:
plt.plot(list_data,list_data1,linewidth=5):以list_data为x轴,list_data1为y轴,线条粗度为5
plt.title(“squares”,fontsize=24):图表的标题是"squares",文字大小fontsize=24,
plt.xlabel(“num”,fontsize=14)
plt.ylabel(“val”, fontsize=14)
plt.tick_params(axis=“both”,labelsize=14):设置刻度样式,具体含义如下:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-661867.html
参数 | 含义 |
---|---|
axis | 作用于哪个轴,取值为: x ; y ; both(默认) |
which | 作用于哪个刻度线,取值为:major(主要刻度线;默认) ; minor(次要刻度线) ; both(主要和次要刻度线) |
reset | 布尔值,更新设置之前是否将刻度重置为默认情况,默认取值False |
direction | 刻度在轴域放置的位置: in(里面);out(外面);inout(里面+外面) |
length | 刻度线的长度 |
width | 刻度线的宽度 |
color | 刻度线的颜色 |
labelsize | 刻度标记的字体大小 |
到了这里,关于python使用matplotlib实现折线图的绘制的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!