python數據圖形化—— matplotlib 基礎應用

 

　　matplotlib是python中經常使用的數據圖形化工具，用法跟matlab有點類似。調用簡單，功能強大。在Windows下能夠經過命令行 pip install matplotlib 來進行安裝。

　　如下爲一些基礎使用的例子：

 

一、繪製直線

　　先經過numpy生成在直線 y = 5 * x + 5 上的一組數據，而後將其繪製在圖表上

1 import numpy as np
2 import matplotlib.pyplot as plot
3 
4 x = np.linspace(1, 10, 10)
5 y = 5 * x + 5
6 
7 # plot.figure()
8 plot.plot(x, y)
9 plot.show()

　　運行上面的代碼，結果以下：

 

二、繪製折線圖

　　繪製折線圖調用的matplotlib的方法同樣，只是使用numpy生成的數據不同。

1 import numpy as np
2 import matplotlib.pyplot as plot
3 
4 x = np.linspace(1, 10, 10)
5 y = np.random.normal(1, 5, 10)
6 
7 plot.figure()
8 plot.plot(x, y)
9 plot.show()

　　因爲涉及到隨機數，每次運行的結果會不同。某次運行結果以下：

　

三、同時繪製多條樣式不一的曲線

　　plot方法能夠同時繪製多條圖線，並支持不一樣的曲線採用不一樣的樣式和顏色來顯示。在下面的代碼中，plot方法的參數，3個爲一組，共3組，每一組的參數分別爲 x軸座標、y軸座標和樣式。

　　樣式用法：

格式：

fmt = '[color][marker][line]'

樣式的第一個字母表示顏色，支持的顏色有：r（red）、g（green）、b（blue）、c（cyan）、m（megenta）、y（yellow）、w（white）、k（black）。

樣式的第二部分表示圖線的填充符號，能夠寫：--（虛線）、+（加號）、^（向上的正三角形）、s（正方形）、o（圓形）等。還能夠同時採用兩種填充方式，如‘ro--’表示用紅色的虛線及實心圓來同時進行填充。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plot

x = np.linspace(-10, 10, 100)

plot.plot(x, 100 * x, 'r--', x, 10*x ** 2, 'g^', x, x ** 3, 'c+')
plot.show()

 

四、繪製散點圖

　　調用 scatter 方法能夠繪製散點圖。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plot

x = np.linspace(1, 10, 10)
y = np.linspace(1, 10, 10)

plot.scatter(x, y)
plot.ylabel('y value')
plot.xlabel('x scale')
plot.title('Scatter Figure')
plot.show()

輸出：

 

 能夠經過設置不一樣參數的形式得到不一樣的散點圖：

 1 import numpy as np
 2 import matplotlib.pyplot as plot
 3 
 4 # 固定隨機數的seed，使其每次運行產生的結果都同樣
 5 np.random.seed(1)
 6 
 7 num = 100
 8 edgeRadius = 0.5
 9 x = np.random.rand(num)
10 y = np.random.rand(num)
11 area = (200 * np.random.rand(num))
12 color = np.sqrt(area)
13 # 建立區域，用不一樣的樣式來顯示不一樣分區的點
14 triangleArea = np.ma.masked_where(x <= edgeRadius, area)
15 diamondArea  = np.ma.masked_where(x > edgeRadius, area)
16 plot.scatter(x, y, s=triangleArea, marker='o', c=color)
17 plot.scatter(x, y, s=diamondArea, marker='d', c=color)
18 plot.title('Random Scatter')
19 plot.show()

 

五、繪製柱狀圖與多個圖形

　　在如下示例中， figure函數指定了圖表的編號和大小比例，suptitle設置標題，subplot指定當前繪圖的位置（參數221表示2x2共四個圖形區域，最後的1表示第一個圖形區域）。後面的bar、scatter、plot和pie函數分別繪製了柱狀圖、散點圖、折（直）線圖和餅圖。

import matplotlib.pyplot as plot

labels = ['A', 'B', 'C']
values = [1, 2, 3]

plot.figure(1, figsize=(9, 6))
plot.suptitle('Multiple Plots')

plot.subplot(221)
plot.bar(labels, values)
plot.subplot(222)
plot.scatter(labels, values)
plot.subplot(223)
plot.plot(labels, values)
plot.subplot(224)
plot.pie(values, labels=labels)
plot.show()

 

 

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