数据分析-matplotlib基本要点

matplotlib基本要点

目录

• matplotlib基本要点
  • 什么是matplotlib
    • 为什么要学习matplotlib
  • matplotlib基本要点
    • 简单使用：假设一天中每隔两小时range(2,26,2)的气温℃分别是[15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15]
    • 可以改进的地方
  • 总结之前我们都做了什么

什么是matplotlib

matplotlib：最流行的Python底层绘图库，主要做诗句可视化图表，名字取材于MATLAB,模仿MATLAB构建

为什么要学习matplotlib

1. 能将数据进行可视化，更直观的呈现
2. 使数据更加直观、更具说服力

matplotlib基本要点

• axis轴，指的是x或者y这种坐标轴
• 每个红色的点是坐标，把五个点的坐标连接成一条直线，组成了一个折线图

简单使用：假设一天中每隔两小时range(2,26,2)的气温℃分别是[15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15]

from matplotlib import pyplot as plt

x = range(2, 26, 2)
y = [15, 13, 14.5, 17, 20, 25, 26, 26, 27, 22, 18, 15]

# 绘图
plt.plot(x, y)
# 展示图形
plt.show()

可以改进的地方

1. 设置图片大小（要一个高清无码大图）

fig = plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)

figure图形图标的意思，在这里指的就是我们画的图
通过实例化一个figure并且传递参数，能够在后台自动使用该figure实例
在图像模糊的时候可以传入dpi参数，让图片更加清晰

2. 保存到本地
   保存图片

plt.savefig("./sit_size.png")  

可以保存为svg这种矢量图格式，放大不会有锯齿

3. 描述信息，比如x轴和y轴表示什么，这个图表示什么，设置中文字体

   1. 为什么无法显示中文：matplotlib默认不支持中文字符，因为默认的英文字体无法显示汉字
   2. 查看linux/mac下面支持的字体：
      1. fc-list -> 查看支持的字体
      2. fc-list :lang=zh ->查看支持的中文（冒号前面有空格）
   3. 如何修改matplotlib的默认字体？
      1. 通过matplotlib.rc可以修改
      2. 通过matplotlin 下的font_manager可以解决

# 设置中文字体
my_font = font_manager.FontProperties(fname="/System/Library/Fonts/PingFang.ttc")
plt.xticks(x[::5],_x_ticks[::5],rotation=90,fontproperties=my_font)
plt.xlabel("时间",fontproperties=myfont)#设置x轴的label
plt.ylabel("温度(℃)"，fontproperties=myfont)#设置y轴的label
plt.title("10点到12点每分钟的时间变化情况",frontproperties=myfont)#设置title

4. 调整x或y的刻度的间距

x = range(2,26,2)
plt.xticks(x[::2])

当刻度太密集时候使用列表的步长（间隔取值）来解决，matplotlib会自动帮我们对应。

5. 线条的样式（比如颜色，透明度等）
   绘制网格，alpha为透明度

plt.grid(alpha= 0.4)

绘制自己的图形风格

颜色字符	风格字符
r 红色	- 实线
g 绿色	-- 虚线
b 蓝色	-. 点划线
w 白色	: 点虚线，虚线
	'' 留空或空格，无线条
c 青色
m 洋红
y 黄色
k 黑色
#00ff00十六进制
0.8 灰度值字符串

6. 标记出特殊的点（比如告诉别人最高点和最低点在哪儿）

7. 给图片添加一个水印（防伪，防止盗用）

• 案例代码一

"""
matplotlib绘制10点到12点的气温
"""
import matplotlib.pyplot as plt

x = range(2, 26, 2)
y = [15, 13, 14.5, 17, 20, 25, 26, 26, 27, 22, 18, 15]
# 设置图片大小 ,figsize(宽，高),dpi每英寸上点的个数
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
# 设置x轴的刻度 , X轴并不是我们自己的刻度
_xtick_lables = [i / 2 for i in range(4, 49)]
plt.xticks(_xtick_lables[::3])  # 当刻度太密集使用列表的步长（间隔取值）来解决，matplotlib会自动帮我们对应
plt.yticks(range(min(y), max(y) + 1))
# 绘图
plt.plot(x, y)
# 保存图片
# plt.savefig("./t1.png")
# 展示图形
plt.show()

• 案例代码二

"""
列表a表示10点到12点的每一分钟的气温，如何绘制折线图观察每分钟气温的变化情况
a = [random.randint(20,35) for i in range(120)]
"""
from matplotlib import pyplot as plt, font_manager
import random
import matplotlib

# Windows和Linux设置字体的方式
# font = {'family': 'monospace',
#         'weight': 'bold',
#         'size': 'larger'}
# matplotlib.rc()
# matplotlib.rc("font",family='MicroSoft YaHei', weight='bold')

# 另外一种设置字体大小的方式
# my_font = font_manager.FontProperties(fname="C:WindowsFontsmingliub.ttc")
# 设置字体为SimHei显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 设置正常显示字符
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

x = range(0, 120)
y = [random.randint(20, 35) for i in range(120)]
# 调整图片大小
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
plt.plot(x, y)
# 调整x轴的刻度
_xtick_lables = ["10点{}分".format(i) for i in range(60)]
_xtick_lables += ["11点{}分".format(i) for i in range(60)]
# 取步长，数字和字符串一一对应，数据的长度一样
# plt.xticks(list(x)[::3], _xtick_lables[::3], rotation = 45, fontproperties=my_font) # rotation,旋转的度数
plt.xticks(list(x)[::3], _xtick_lables[::3], rotation=45)

# 添加描述信息
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度 单位（℃）")
plt.title("10点到12点每分钟气温变化情况")
plt.show()

• 案例三

"""
假设大家在30岁的时候，根据自己的实际情况，
统计出来了从11岁到30岁每年交的女（男）朋友的数量如列表a,
请绘制出该数据的折线图，以便分析自己每年交女（男）朋友的数量走势
a = [1,0,1,1,2,4,3,2,3,4,4,5,6,5,4,3,3,1,1,1]
y表示个数
x表示岁数，比如11岁，12岁等
"""
from matplotlib import pyplot as plt

y = [1, 0, 1, 1, 2, 4, 3, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 5, 4, 3, 3, 1, 1, 1]
x = range(11, 31)

# 设置中文
# 设置字体为SimHei显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 设置正常显示字符
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

plt.plot(x, y)

# 设置x轴刻度
x_ticks_lables = ["{}岁".format(i) for i in x]
plt.xticks(x, x_ticks_lables)
# 绘制网格,设置透明度
plt.grid(alpha=0.4)
# 展示
plt.show()

• 案例四

"""
假设大家在30岁的时候，根据自己的实际情况，
统计出来了你和你同桌从11岁到30岁每年交的女（男）朋友的数量如列表a和列表b,
请在一个图中绘制出该数据的折线图，
以便分析自己和同桌20年之间的差异，同时分析每年交女（男）朋友的数量走势

a = [1, 0, 1, 1, 2, 4, 3, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 5, 4, 3, 3, 1, 1, 1]
b = [1, 0, 3, 1, 2, 2, 3, 3, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
y表示个数
x表示岁数，比如11岁，12岁等
"""

from matplotlib import pyplot as plt

y_1 = [1, 0, 1, 1, 2, 4, 3, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 5, 4, 3, 3, 1, 1, 1]
y_2 = [1, 0, 3, 1, 2, 2, 3, 3, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
x = range(11, 31)

# 设置中文
# 设置字体为SimHei显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 设置正常显示字符
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

plt.plot(x, y_1, label="自己", color="orange", linestyle=':')
plt.plot(x, y_2, label="同桌", color="cyan", linestyle='--')

# 设置x轴刻度
x_ticks_lables = ["{}岁".format(i) for i in x]
plt.xticks(x, x_ticks_lables)

# 绘制网格
plt.grid(alpha=0.4)

# 添加图列
plt.legend(loc="upper left")

# 展示
plt.show()

总结之前我们都做了什么

1. 绘制了折线图（plt.plot）
2. 设置了图片的大小和分辨率（plt.figure）
3. 实现了图片的保存（plt.savefig）
4. 设置了xy轴上的刻度和字符串（xticks）
5. 解决了刻度系数和密集的问题（xticks）
6. 设置了标题，xy轴的lable(title,xlable,ylable)
7. 设置了字体（font_manager.fontProperties,matplotlib.rc）
8. 在同一个图上绘制多个图形（plt多次plot即可）
9. 为不同的图形添加图例