Matplotlib数据可视化(笔记02)

Matplotlib画图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy

01 散点图

(1) scatter函数

plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 防止坐标轴数字负号出错
n = 1024
x = numpy.random.normal(0, 1, n)
y = numpy.random.normal(0, 1, n)
plt.scatter(x, y, color = 'blue', marker = 'o')
plt.title('标准正态分布', fontsize = 20)
plt.text(2.5, 2.5, '均值：0
标准差：1')
plt.xlim(-4, 4) # 设置坐标轴范围
plt.ylim(-4, 4)
plt.xlabel('横坐标x', fontsize=14) # 设置坐标轴标签
plt.ylabel('纵坐标y', fontsize=14)
plt.show()

(2) 增加图例

02 折线图

n = 24 # 数据数量
y1 = numpy.random.randint(27, 37, n) # 温度
y2 = numpy.random.randint(40, 60, n) # 湿度
plt.plot(y1, label = '温度')
plt.plot(y2, label = '湿度')
plt.xlim(0, 23)
plt.ylim(20, 70)
plt.xlabel('小时', fontsize = 12)
plt.ylabel('测量值', fontsize = 12)
plt.title('24小时温度湿度测量值', fontsize = 20, color = 'blue')

plt.legend()

plt.show()

03 柱形图

y1 = [32,25,16,30,24,45,40,33,28,17,24,20]
y2 = [-23,-35,-26,-35,-45,-43,-35,-32,-23,-17,-22,-28]

plt.bar(range(len(y1)), y1, width = 0.8, facecolor = 'green', edgecolor = 'white', label = '统计量1')
plt.bar(range(len(y2)), y2, width = 0.8, facecolor = 'red', edgecolor = 'white', label = '统计量2')
# range(len(y1))为从0开始，每隔1画一个柱形图

plt.show()