本文由 发布，转载请注明出处，如有问题请联系我们！ 发布时间: 2021-08-01matplotlib数据可视化-python图形化编程工具

今日就给我们介绍一下大数据可视化行业的专业知识~

Matplotlib是python中的一个制图工具库，也是平面图大数据可视化行业运用最普遍的制图工具之一。下面，大家将从常用函数的方面详细介绍matplotlib的使用方法！

1.plot()涵数。

1.作用作用。

表明自变量的发展趋势转变，一般用以制作折线统计图。

2.实例编码。

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(0.01,12,100)#转化成100个从0.01到12的匀称标值y=np.cos(x)#余弦函数plt.plot(x,y,ls='-',color='r',lw=2,label='plotfigure')#设定制图特性plt.legend()#让编码造成实际效果，如图示的名字plt.show()#表明图象

主要参数叙述:

x：x轴上的数据y：y轴上的数据ls：曲线的设计风格color：线框的色调lw: 曲线线框的总宽label：标识图型內容的标识文字

普遍的色调简称:

3.实际效果。第二，散点()涵数。

1.作用作用。

找到自变量中间的关联，用它来画散点图。

2.实例编码。

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(2,9,500)#从2到9匀称取500数量y=np.random.randn(500)#在规范标准正态分布中任意取500数量plt.scatter(x,y,s=10,c='g',label='scatterfigure')#x,y的数据信息经营规模务必要同样plt.legend()plt.show()

主要参数叙述:

s：散点的尺寸，默认设置为50c：散点的色调，默认设置为深蓝色，这儿设成g表明green翠绿色。label：标识图型內容的标识文字

3.实际效果。

散点图

Iii .xlim()涵数

1.作用作用。

设定x轴的表示范畴。

2.实例编码。

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(2,9,500)y=np.random.randn(500)plt.scatter(x,y,c='g',s=10,label="scatterfigure")plt.legend()plt.xlim(0,10)plt.ylim(0,1)plt.show()

主要参数叙述:

以一样的方法在x轴上实际操作plt.xlim(xmin，xmax)，在y轴上实际操作plt.ylim(ymin，ymax)。

xmin：x轴上的标尺极小值xmax：x轴上的标尺最高值

3.实际效果。

x轴的标尺范畴为0~10。

转化成同样的透射布局图，假如将x轴占比调节为与转化成的范畴(2~9)一致，大家会发觉透射点在x轴范畴内分布均匀。

x = np.linspace(2,9,500)y = np.random.randn(500)plt.scatter(x, y,c='g',s=10,label="scatter figure")plt.legend()plt.xlim(2,9)plt.ylim(0,1)plt.show()

x轴标尺2~9。

四，xlabel()涵数。

1.作用作用。

设定x轴标识文字。

2.实例编码。

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(0.1,10,100)y=np.cos(x)plt.plot(x,y,ls='-.',lw=2,c='g',label='xlable')plt.legend()plt.xlabel('x-label')#设定x轴文字标识plt.ylabel('y-label')#设定y轴文字标识plt.show()

主要参数叙述:

设定x轴文字标识xlabel(字符串数组)设定y轴文字标识ylabel(字符串数组)。

3.实际效果。

设定轴文字标识。

形容词 （verb的简称）grid()涵数。

1.作用作用。

为标尺线制作分隔线。

2.实例编码。

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(0.1,10,100)y=np.cos(x)plt.plot(x,y,ls='-',lw=2,c='r',label='gridfigure')plt.legend()plt.grid(linestyle=":",color='g')plt.show()

主要参数叙述:

linestyle: 分隔线线框设计风格，：表明斜线,-表明虚线

3.实际效果。

设定网格图。

六，axhline()涵数。

1.作用作用。

画一条垂直于x轴的水准参照线。

2.实例编码。

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(0.1,10,500)y=np.cos(x)plt.plot(x,y,ls='-',c='c',lw=2,label='axhlinefigure')plt.legend()plt.axhline(y=0.0,c='r',ls='--',lw=1)plt.axvline(x=2.0,c='g',ls='--',lw=1)plt.show()

主要参数叙述:

画水准参照线axhline (y = 0.0，c =' r '，ls = '–'，lw =' 1 ')。

绘制竖直参照线axvline (x = 2.0，c =' g '，ls = '–'，lw =' 1 ')。

y：水准参照线的y轴部位x:：竖直参照线的x轴部位

3.实际效果。

画一条参照线。

七，axvspan作用。

1.作用作用。

制作竖直和X轴参照地区。

2.实例编码。

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(0.1,17,500)y=np.sin(x)plt.plot(x,y,ls='--',lw=2,c='c',label='axvspan figure')plt.legend()plt.axvspan(5,10,facecolor='b',alpha=0.2)plt.axhspan(0.0,0.5,facecolor='g',alpha=0.2)plt.show()

主要参数叙述:

制作竖直和x轴参照地区:plt.axvspan (xmin = 5，xmax = 10，facecolor =' b '，alpha = 0.2)。

xmin：参照地区的实际上部位xmax：参照地区的停止部位facecolor：参照地区的填充颜色alpha：参照地区填充颜色的清晰度

3.实际效果。

制作参照地区。

八，注释()作用。

1.作用作用。

设定方位注解文字。

2.实例编码。

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(0.1,10,100)y=np.cos(x)plt.plot(x,y,ls='-.',lw=2,c='c',label='annotatefigure')plt.legend()plt.annotate('minimum',#图型注解的文字xy=(np.pi,-1.0),#被注解的图案內容座标xytext=(5,-0.75),#注解文本位置座标weight='bold',#注解文字字体样式大小color='r',#注解文字字体样式arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3',color='r'))#箭头符号的特性plt.show()

主要参数叙述:

加上指示箭头注解PLT . annotation(string，xy = (np.pi，-1.0)，xytext = (5，-0.75)，weight =' bold '，color =' r '，arrowprops = dict (arrowstyle ='-> '，connectionstyle = '。

string：注解文字內容xy：被注解的图型部位座标xytext：注解的文字座标weight：注解的文字的大小设计风格color：注解文字的色调arrowprops：注解导向性箭头符号的特性，特性值词典里包括了箭头符号的种类，设计风格，色调

3.实际效果。

用偏向的箭头符号制作注解。

九.text()涵数。

1.作用作用。

加上无具体指导的注解。

2.实例编码。

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(0.1,5,100)y=np.tan(x)plt.plot(x,y,ls='-.',lw=1,c='g',label='textfigure')plt.legend()plt.text(2,0.5,'y=tan(x)',weight='bold',color='r')plt.show()

主要参数叙述:

向数据图表中加上注解文字plt.text (x，y，string，weight =' bold '，color =' r ')。

x：注解部位的横坐标轴y：注解部位的纵轴string：注解的文字內容

3.实际效果。

制作没有箭头符号对准的注解。

十，文章标题()作用。

1.作用作用。

加上数据图表文章标题。

2.实例编码。

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(0.1,5,100)y=np.tan(x)plt.plot(x,y,ls='-.',lw=1,c='c',label='titlefigure')plt.legend()plt.title('y=tan(x)figure')plt.show()

主要参数叙述:

加上数据图表文章标题:plt.title(字符串数组)。

string：表明文章标题文字內容

3.实际效果。

画文章标题。

十一，图示()作用。

1.作用作用。

表明数据图表图示并设定图示部位。

2.实例编码。

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(0.1,8,100)y=np.sin(x)z=np.cos(x)plt.plot(x,y,ls='-',lw=1,c='c',label='legendfigure1')plt.plot(x,z,ls='-.',lw=1,c='r',label='legendfigure2')plt.legend(loc='lowerleft')plt.show()

主要参数叙述:

标识图示plt.legend(loc= '左下方')。

loc：图示在数据图表中的部位，值能够设定方向字符串数组，还可以设定方部位序号。

部位字符串数组含意

3.实际效果。

制图图示和精准定位。

十二，这节知识点总结十二。这节中的知识点总结。

这节中的知识点总结。

十三.综合性训练。

1.文章标题。

依据大家这节所介紹的matplotlib知识要点，请制作出下列函数图像：依据这节详细介绍的matplotlib的知识要点，请制作下列作用图:

主题风格地形图

2.回应

依据你已经学的，好朋友还可以自身写代码看一下能否做出去~

#matplotlib综合性实例：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#plot曲线图x=np.linspace(0.5,3.5,200)y1=np.sin(x)plt.plot(x,y1,ls='--',lw=2,c='k',label='plotfigure')#plot散点图y2=np.random.randn(200)plt.scatter(x,y2,s=5,c='m',label='scatterfigure')#设定纵横纵坐标范畴plt.xlim(0.0,4.0)plt.ylim(-3,3)#设定高亮度范畴表明plt.axvspan(xmin=1.0,xmax=2.0,facecolor='g',alpha=0.3)#设定网格图子plt.grid(linestyle=':',color='g')#设定箭头符号注解plt.annotate("maximum",xy=(np.pi/2,1),xytext=(2.5,1.5),weight='bold',color='r',arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3',color='r'))#制作横线plt.axvline(x=np.pi/2,c='c',ls='--',lw=1)#设定无箭头符号注解plt.text(3.5,-0.5,'y=sin(x)',color='k')#设定titleplt.title("Basematplotlib")#设定纵横纵坐标名字plt.xlabel('x_axis')plt.ylabel('y_axis')plt.legend(loc='upperright')plt.show()