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  • Python数据分析与展示[第二周]

    matplotlib

    有各种可视化的类构成 一般调用 

    matplotlib.pypolt 

    这个命令字库 相当于快捷方式

    plt.plot(a) 只有一个一维列表 x轴充当列表索引 

    plt.ylabel("grade")

    plt.savefig("test",dpi=600 ) # png 文件 

    plt.axis([])

    设置两个坐标轴的范围 参数一个有四个元素的列表

    plt.show()

    plt.plot(x,y,format_string,kwarg**)

    format_string 控制格式

    只给y也是可以的直接搞成y下标

    **klward可以是制多条曲线的用法,可以同时绘制多条曲线

    可以添加多组上述数据

    plt.plot(a,a*1.5,a,a*2.5,a,1*3.5,a,a*4.5)  绘制四条曲线

    plt.show()

    format_string 了 控制曲线的风格 

    颜色字符 风格字符 标记字符 

    rgbcmykw "#008000"RGB色彩值  "0.8"灰度值字符串

    风格字符-实线 --破之前  -.点化线    :虚线    ”“空或空格不绘制线条

    标记字符 每一个数据点采取什么方式标记出来

    .点标记  ,像素标记极小点

    o实心圈 v下三角 ^上三角 >有三角 <左三角 

    1下花三角2上花三角3左花三角4右花三角s实心方形p实心星形 *

    h竖六边形标记H横六边形标记

    +十字标记xx标记

    D菱形d瘦菱形标记 

    |垂直线标记

    color 控制颜色

    linestyle 线条风格

    marker 标记风格

    markerfacecolor标记颜色

    markersize 标记尺寸   

    这三个与之前的简写是一一对应的关系

    ...  

    pyplot 的中文显示

    1. 使用rcParams属性(全局字体)

    matplotlib.reParams['font.fanily']='SimHei' 黑体 

    rcParams 的属性 

    font.family  显示字体的名字

    font.style    字体风格

    font.size  字体大小 large x-samll 也可以是整数字号

    SimHei Kaiti LiSu FangSong YouYuan ST

    2.在有中文输出时 增加一个属性  fontproperties 

    plt.xlabel("横轴",”时间“,fontproperties="SimHei",fontsize=20)

    pyplot 的文本显示函数 

    plt.

    xlabel()

    ylabel()

    title()

    text()      在任意位置增加文本

    anotate() 曾加一个带箭头的注释文本

    plt.text(2,1,r'正选函数$y=cos(sds)$',fontproperties="SimHei",fontsize=25)

    横轴为2纵轴为1的地方显示一个文本 失踪的语法 Latext 格式 

    引入一部分的语法

    plt.anotate("$mu=100$",xy=(2,1),xytest= (3,1.5)   ,arrowproperties=dict() )

     s是注释  xy 箭头的位置

    xytest 文本的位置 

    arrowproperties箭头的属性 

    plt.subplot2grid(GridSpec,CurSpec,colspan=1,rowspan=1)

    参数                     设定        选中          扩展  

                               (3,3)      (1,0)        colspan=2在列的方向上延伸两个长度

    GridSpec 类 用来进行子区域设定和选定的类 

    import matplotlib.gredsped as gredspec

    gs=gridspec(3,3)

    ax1=plt.subplot(gs[0,:])  选中第一行

    ax2=plt.subplot(gs[1,:-1) 选中第二行,除了倒数一个列的区域

    #绘制直方图

    np.random.seed(0)

    mu,sigmu=100,20

    a=np.random.normal(mu,sigma,size=100)

    plt.hist(a,bin=20,histtype="stepfillled",facecolor='b',alpha=0.75,norm=1) 

    plt.title("asasas")

    plt.show()

    norm=1 就是出现的概率 

    norm=0 就是出现的次数

    //bin表示直方的个数是多少  a的最小值和最大值划分为bin个相等的区间

    //主要是看数据分布

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/sfzyk/p/6756284.html
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