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  • 数据可视化学习

    一.安装目前最流行的包之一 matplotlib

    1.绘制简单的折线图

    
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    input_values = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
    squares = [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64]
    #linewidth线条粗细
    plt.plot(input_values, squares, linewidth=5)
    
    #设置图标标题,fontproperties字体变量
    plt.title("平方数图形",fontproperties='SimHei', fontsize=14)
    #给x轴设置标题
    plt.xlabel("数字", fontproperties='SimHei',fontsize=14)
    #给y轴设置标题
    plt.ylabel("数的平方", fontproperties='SimHei',fontsize=14)
    
    #设置刻度标记的大小
    plt.tick_params(axis='both', labelsize=14)
    
    plt.show()

    运行之后

    2.绘制散点图

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    #x轴是一个列表
    x_values = list(range(1, 1001))
    #y轴用x的值遍历之后平方
    y_values = [x**2 for x in x_values]
    #使用scatter函数生成散点图,参数c设置要使用的颜色
    plt.scatter(x_values, y_values, c='blue', edgecolor='none', s=40)
    
    plt.title("平方数图形",fontproperties='SimHei',fontsize=10)
    plt.xlabel("数字", fontproperties='SimHei',fontsize=10)
    plt.ylabel("数的平方", fontproperties='SimHei',fontsize=10)
    
    # 设置刻度标记
    plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)
    
    # 设置x,y轴的坐标范围
    plt.axis([0, 1100, 0, 1100000])
    
    plt.show()

    如果要保存图表可以将

    plt.show( )改为  plt.savefig('shu.png',bbox_inches='tight')

    3.随机漫步

    随机漫步是又一系列随机决策决定的,模拟随机漫步要先创建RandomWalk( )类

    from random import choice
    
    
    class RandomWalk():
        
        
        def __init__(self, num_points=5000):
            #设置5000个随机点
            self.num_points = num_points
            
            # 所有随机点都是从(0,0)开始.
            self.x_values = [0]
            self.y_values = [0]
    
        def fill_walk(self):
            #判断x轴有没有到达设置的长度
            while len(self.x_values) < self.num_points:
                
                #判断随机点的发现是前进还是后退
                x_direction = choice([1, -1])
                #每一次走多远,随机产生一个
                x_distance = choice([0, 1, 2, 3, 4])
                #x轴移动距离
                x_step = x_direction * x_distance
                
                y_direction = choice([1, -1])
                y_distance = choice([0, 1, 2, 3, 4])
                y_step = y_direction * y_distance
                
                # 判断是否原地不动
                if x_step == 0 and y_step == 0:
                    continue
                
                # 计算下一个点
                next_x = self.x_values[-1] + x_step
                next_y = self.y_values[-1] + y_step
                #将下一个点添加到列表x_values,y_values后面
                self.x_values.append(next_x)
                self.y_values.append(next_y)

    下面将随机慢点所有的点都绘制出来

    from random_walk import RandomWalk
    import matplotlib.pyplot as plt

    rw=RandomWalk() rw.fill_walk() plt.scatter(rw.x_values,rw.y_values,s=10) plt.show()

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