python之matplotlib库中pyplot的基本使用（python数据分析之绘制图形）

matplotlib库pyplot的基本使用

简单的说就是把数据显示成图形用的，比如曲线，棒图，饼图，即数据可视化。

图形对大数据的分析更为直观，在数据分析中能起到很大作用。

一、Pyplot的一些方法

 二、简单图形：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

（1）折线图

plt.figure()
plt.plot([1,3,4,7,2])
####plt.plot([1,3,4,7,2],'ro--')改变线的长短和颜色
plt.show()

（2）散点图

plt.figure()
plt.scatter([0,1,2,3,4],[1,3,4,7,2])
plt.show()

（3）sin函数

plt.figure()
x1=np.linspace(0,2*np.pi,num=100)
y1=np.sin(x1)
plt.plot(x1,y1)
plt.show()

sin函数变型图像

图形一：

plt.figure(figsize=(10,5))
x1=np.linspace(0,2*np.pi,num=100)
y1=np.sin(x1)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.title("图形")
plt.plot(x1,y1)
plt.show()

图形二：

#figsize调整画布比例，dpi清晰度
plt.figure(figsize=(10,5),dpi=100)
x1=np.linspace(0,2*np.pi,num=100)
y1=np.sin(x1)

#plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 指定默认字体
#plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题

plt.plot(x1,y1)
#网格，alpha网格清晰度
plt.grid(alpha=0.5)
plt.yticks([-1,0,1])
plt.ylabel("sinx")
plt.xlabel("x")

plt.title("图形")
plt.show()

读者可根据这几段代码的不同进行上级实验，画出图形一二的sin函数图，根据图形的变化找出关键代码，了解代码的作用。

除此之外，还有饼图、子图等，代码都非常简单明了。