python數(shù)據(jù)可視化之matplotlib.pyplot基礎(chǔ)以及折線圖
發(fā)布日期：2022-02-23 12:50 | 文章來(lái)源：源碼之家
不論是數(shù)據(jù)挖掘還是數(shù)據(jù)建模，都免不了數(shù)據(jù)可視化的問(wèn)題。對(duì)于Python來(lái)說(shuō)，Matplotlib是最著名的繪圖庫(kù)，它主要用于二維繪圖，當(dāng)然它也可以進(jìn)行簡(jiǎn)單的三維繪圖(基于spyder)。
- 模塊引用
import matplotlib.pyplot as plt #引用畫(huà)圖庫(kù)中的pyplot模塊
-折線條圖
語(yǔ)法
import matplotlib.pyplot as plt data=[1,2,3,4,5,4,2,4,6,7] #隨便創(chuàng)建了一個(gè)數(shù)據(jù) plt.plot(data) #引用畫(huà)圖庫(kù)中的pyplot模塊
plot參數(shù)
基本折線圖不能滿足，這時(shí)就需plot的參數(shù)來(lái)進(jìn)行調(diào)整
美化示例：
import matplotlib.pyplot as plt
yy=[1,2,3,4,5,4,2,4,6,7]#隨便創(chuàng)建了一個(gè)數(shù)據(jù)
xx=[3,5,4,1,2,3,4,5,6,3]
zz=[2,3,4,6,4,3,2,4,5,6]
plt.plot(yy,color='r',linewidth=5,linestyle=':',label='數(shù)據(jù)一')#color指定線條顏色，labeL標(biāo)簽內(nèi)容
plt.plot(xx,color='g',linewidth=2,linestyle='--',label='數(shù)據(jù)二')#linewidth指定線條粗細(xì)
plt.plot(zz,color='b',linewidth=0.5,linestyle='-',label='數(shù)據(jù)三')#linestyle指定線形為點(diǎn)
plt.legend(loc=2)#標(biāo)簽展示位置，數(shù)字代表標(biāo)簽具位置
plt.xlabel('X軸稱')
plt.ylabel('Y軸的名稱')
plt.title('2018.7.30折線圖示例')
plt.ylim(0,10)#Y軸標(biāo)簽范圍為0-10
plt常用參數(shù)有：
官網(wǎng)詳細(xì)說(shuō)明點(diǎn)這里
| 屬性 | 描述 |
|---|---|
| xlabel | 設(shè)置當(dāng)前軸的x軸標(biāo)簽:plt.xlabel(‘X標(biāo)簽名') |
| ylabel | 設(shè)置當(dāng)前軸的y軸標(biāo)簽:plt.xlabel(‘y標(biāo)簽名') |
| title | 設(shè)置當(dāng)前軸的標(biāo)題：plt.title(‘圖例標(biāo)題名') |
| ylim | 獲取或設(shè)置當(dāng)前軸的y限制，plt.ylim(0,6)Y軸范圍0-6；Xlim同理懶的寫(xiě)了 |
| legend | 在軸上放置圖例:legend()無(wú)參數(shù)自動(dòng)識(shí)別，也可用數(shù)字指定位置1,2,3,4試著來(lái) |
| show | 展示所畫(huà)圖，spyder一般直接運(yùn)行不需要此步 |
| grid | plt.grid()打開(kāi)或關(guān)閉軸網(wǎng)格，網(wǎng)格一樣能設(shè)置顏色線型 |
| rcParams[‘font.sans-serif'] | 圖表中文字體：plt.rcParams[‘font.sans-serif']=[‘SimHei']微軟雅黑；或=[‘Microsoft Yahei']黑體 |
| rcParams[‘a(chǎn)xes.unicode_minus'] | 圖表軸負(fù)數(shù)符號(hào)顯示問(wèn)題：plt.rcParams[‘a(chǎn)xes.unicode_minus'] = False |
plt常畫(huà)圖例有：
官網(wǎng)詳細(xì)說(shuō)明點(diǎn)這里
| 屬性 | 描述 |
|---|---|
| plot | 繪制y與x作為線和/或標(biāo)記。 |
| plot_date | 繪制包含日期的數(shù)據(jù)。 |
| acorr | 繪制x的自相關(guān)。 |
| axhline | 在軸上添加一條水平線。 |
| bar | 制作條形圖。 |
| barh | 制作一個(gè)水平條形圖。 |
| hist | 繪制直方圖 |
| hist2d | 制作2D直方圖。 |
| scatter | y與x的散點(diǎn)圖，具有不同的標(biāo)記大小和/或顏色。 |
| stackplot | 繪制堆積區(qū)域圖。 |
plot常用參數(shù)有：
官網(wǎng)詳細(xì)說(shuō)明點(diǎn)這里
| 屬性 | 描述 |
|---|---|
| color | 字體顏色：color=‘r'；b、g、r、c、m、y、k、w 或者blue、green、red、cyan、magenta、yellow、black、whtite 或十六進(jìn)制字符串（'#008000'） |
| linewidth | 線條粗細(xì)：linewidth=1.=5.=0.3 |
| linestyle | 線條形狀：linestyle='–'(虛線);linestyle=':'(點(diǎn)線);linestyle='-.'(短線加點(diǎn))； |
| label | 數(shù)據(jù)標(biāo)簽內(nèi)容：label=‘?dāng)?shù)據(jù)一',數(shù)據(jù)標(biāo)簽展示位置需另說(shuō)明plt.legend(loc=1)數(shù)字為標(biāo)簽位置 |
實(shí)際應(yīng)用案例
因案例涉及機(jī)密數(shù)據(jù)，只展示數(shù)據(jù)可視化的過(guò)程及結(jié)果，先放結(jié)果輸出的樣式
import pandas as pd #導(dǎo)入pandas庫(kù) import pymysql as mysql #導(dǎo)入mysql庫(kù) import matplotlib.pyplot as plt #導(dǎo)入數(shù)據(jù)可視化庫(kù) import numpy as np #導(dǎo)入numpy庫(kù) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft Yahei'] #指定文字字體格式為微軟雅黑字段 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
connection=mysql.connect(host='數(shù)據(jù)庫(kù)ip',port='端口',user='用戶賬號(hào)',password='登錄密碼',db='連接的庫(kù)名',charset='utf8')#設(shè)置連接數(shù)據(jù)庫(kù)的參數(shù)
select=connection.cursor()#創(chuàng)建游標(biāo)
select.execute("SELECT * FROM tabel")#寫(xiě)入SQL查詢語(yǔ)句
zd=list((pd.DataFrame(list(select.description)))[0])#獲取查詢結(jié)果的列名
sqldata=select.fetchall()#獲取查詢結(jié)果
select.close #關(guān)閉查詢
connection.close #關(guān)閉數(shù)據(jù)庫(kù)接接
data1=pd.DataFrame(list(sqldata)) #將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成df類(lèi)型
data1.columns=zd #將列名重置為查詢結(jié)果列名
plt.figure(figsize=(10,5)) #設(shè)置圖表大小，長(zhǎng)10，寬5
plt.plot(data1['機(jī)器A擬合度'],label='機(jī)器A準(zhǔn)確率',color='#aa0000',linestyle='-',linewidth=3)#畫(huà)機(jī)器A準(zhǔn)確率的線條
plt.plot(data1['人工A擬合度'],label='人工A準(zhǔn)確率',color='#aa0000',linestyle=':',linewidth=3)#畫(huà)人工A準(zhǔn)確率的線條
plt.plot(data1['機(jī)器B擬合度'],label='機(jī)器B準(zhǔn)確率',color='#666666',linestyle='-',linewidth=3)#畫(huà)機(jī)器B準(zhǔn)確率的線條
plt.plot(data1['人工B擬合度'],label='人工B準(zhǔn)確率',color='#666666',linestyle=':',linewidth=3)#畫(huà)人工B準(zhǔn)確率的線條
plt.plot([0,7],[0.9,0.9],color='g',linestyle='-.',linewidth=1)#畫(huà)一根綠色的輔助線，x軸從0到7，Y軸為0.9
plt.xticks(np.arange(8),('wk23','wk24','wk25','wk26','wk27','wk28','wk29','wk30'))#更改圖表X標(biāo)簽為制定內(nèi)容
plt.legend(loc=4)#將圖例說(shuō)明放在圖表的右下角
plt.title('人機(jī)絕對(duì)準(zhǔn)確率6.4-7.29',fontsize=20)#命名圖表名稱，設(shè)置字體大小
plt.xlabel('周',fontsize=20)#設(shè)置X軸名稱及字體大小
plt.ylabel('準(zhǔn)確率%',fontsize=20)#設(shè)置Y軸名稱及字體大小
總結(jié)
到此這篇關(guān)于python數(shù)據(jù)可視化之matplotlib.pyplot基礎(chǔ)以及折線圖的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python matplotlib.pyplot折線圖內(nèi)容請(qǐng)搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持本站！
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