自拍偷在线精品自拍偷,亚洲欧美中文日韩v在线观看不卡

Python 可視化:Matplotlib 庫使用基礎(chǔ)

開發(fā) 數(shù)據(jù)可視化
本文中這些示例涵蓋了 Matplotlib 的基本用法,從簡單的折線圖和散點(diǎn)圖到多子圖的復(fù)雜示例。

當(dāng)使用Matplotlib進(jìn)行可視化分析時,可以從簡單到復(fù)雜展示多個例子,以下是一些使用Matplotlib的示例,每個示例都有詳細(xì)的注釋和說明。

1.創(chuàng)建折線圖

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 示例1: 創(chuàng)建簡單的折線圖
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 13, 17, 20]

# 創(chuàng)建一個新的圖形
plt.figure(figsize=(8, 4))

# 繪制折線圖
plt.plot(x, y, marker='o', linestyle='-', color='b', label='數(shù)據(jù)線')

# 添加標(biāo)題和軸標(biāo)簽
plt.title('示例折線圖')
plt.xlabel('X軸標(biāo)簽')
plt.ylabel('Y軸標(biāo)簽')

# 添加圖例
plt.legend()

# 顯示圖形
plt.grid(True)
plt.show()

這個示例中,我們首先創(chuàng)建了一個簡單的折線圖,使用了不同的參數(shù)來自定義線條的樣式、顏色和標(biāo)記。我們還添加了標(biāo)題、軸標(biāo)簽和圖例來增強(qiáng)圖形的可讀性。

2.創(chuàng)建散點(diǎn)圖

# 示例2: 創(chuàng)建散點(diǎn)圖
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 13, 17, 20]

# 創(chuàng)建一個新的圖形
plt.figure(figsize=(8, 4))

# 繪制散點(diǎn)圖
plt.scatter(x, y, marker='o', color='r', label='散點(diǎn)數(shù)據(jù)')

# 添加標(biāo)題和軸標(biāo)簽
plt.title('示例散點(diǎn)圖')
plt.xlabel('X軸標(biāo)簽')
plt.ylabel('Y軸標(biāo)簽')

# 添加圖例
plt.legend()

# 顯示圖形
plt.grid(True)
plt.show()

這個示例展示了如何創(chuàng)建一個簡單的散點(diǎn)圖,使用了不同的參數(shù)來自定義散點(diǎn)的樣式和顏色。同樣,我們添加了標(biāo)題、軸標(biāo)簽和圖例。

3.創(chuàng)建柱狀圖

import matplotlib.pyplot as plt

# 示例數(shù)據(jù)
categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
values = [30, 45, 60, 25, 50]

# 創(chuàng)建一個新的圖形
plt.figure()

# 繪制柱狀圖
plt.bar(categories, values, color='y', alpha=0.7, label='柱狀圖')

# 添加標(biāo)題和標(biāo)簽
plt.title('示例柱狀圖')
plt.xlabel('類別')
plt.ylabel('值')

# 添加圖例
plt.legend()

# 顯示圖形
plt.show()

在這個示例中,我們使用 plt.bar() 函數(shù)繪制了柱狀圖,設(shè)置了柱子的顏色、透明度和圖例。然后添加了標(biāo)題、軸標(biāo)簽,并顯示了圖形。

4.創(chuàng)建多子圖

# 示例3: 創(chuàng)建多子圖
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 創(chuàng)建一個包含兩個子圖的圖形
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 6))

# 在第一個子圖中繪制正弦函數(shù)
ax1.plot(x, y1, color='b', label='sin(x)')
ax1.set_title('正弦函數(shù)')

# 在第二個子圖中繪制余弦函數(shù)
ax2.plot(x, y2, color='g', label='cos(x)')
ax2.set_title('余弦函數(shù)')

# 添加軸標(biāo)簽和圖例
ax1.set_xlabel('X軸')
ax1.set_ylabel('Y軸')
ax1.legend()

ax2.set_xlabel('X軸')
ax2.set_ylabel('Y軸')
ax2.legend()

# 調(diào)整子圖之間的間距
plt.tight_layout()

# 顯示圖形
plt.show()

這個示例演示了如何創(chuàng)建包含兩個子圖的圖形,每個子圖都有自己的標(biāo)題、軸標(biāo)簽和圖例。我們使用plt.subplots來創(chuàng)建多子圖,然后在每個子圖上繪制不同的函數(shù)。最后,我們使用plt.tight_layout()來調(diào)整子圖之間的間距,以確保圖形更具可讀性。

這些示例涵蓋了Matplotlib的基本用法,從簡單的折線圖和散點(diǎn)圖到多子圖的復(fù)雜示例。你可以根據(jù)自己的需求進(jìn)一步探索Matplotlib的功能,以創(chuàng)建各種類型的圖形和可視化分析。

責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: Python技術(shù)
相關(guān)推薦

2024-12-24 07:30:00

Seaborn可視化Python

2024-04-01 11:53:42

PlotlyPython數(shù)據(jù)可視化

2017-07-27 09:49:37

Python工具Matplotlib

2017-07-04 16:00:16

PythonMatplotlib可視化工具

2022-07-13 15:54:14

Matplotlib圖表

2022-08-26 09:15:58

Python可視化plotly

2020-07-16 15:20:37

MatplotlibPython可視化

2018-03-15 09:57:00

PythonMatplotlib數(shù)據(jù)可視化

2020-07-27 07:37:43

Python開發(fā)工具

2023-09-19 15:44:03

Python數(shù)據(jù)可視化

2024-12-25 16:35:53

2023-08-31 08:45:39

Python數(shù)據(jù)可視化工具

2020-03-11 14:39:26

數(shù)據(jù)可視化地圖可視化地理信息

2024-12-03 15:50:00

Matplotlib可視化

2022-09-19 16:24:33

數(shù)據(jù)可視化Matplotlib工具

2015-08-20 10:00:45

可視化

2017-06-23 17:55:49

PythonPycon可視化庫

2021-10-11 08:04:22

Python數(shù)據(jù)行程

2020-09-02 13:56:03

Python可視化數(shù)據(jù)

2019-11-05 15:58:31

Python數(shù)據(jù)可視化箱線圖
點(diǎn)贊
收藏

51CTO技術(shù)棧公眾號