小白學 Python 數據分析（17）：Matplotlib（二）基礎操做

import matplotlib.pyplot as plt

x_data = ['2011','2012','2013','2014','2015','2016','2017']
y_data = [58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000]

plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('銷量')

plt.plot(x_data, y_data)

plt.show()
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結果以下：

好像哪裏不太對的樣子，橫軸和數軸的標題沒有顯示出來，看一下程序運行，沒有報錯，可是報出來一個警告：

RuntimeWarning: Glyph 24180 missing from current font.
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這個警告的含義是 plt 畫圖是找不到字體，那麼這裏咱們手動設置一下字體：

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
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完整的樣例代碼以下：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

x_data = ['2011','2012','2013','2014','2015','2016','2017']
y_data = [58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000]

plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('銷量')

plt.plot(x_data, y_data)

plt.show()
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結果以下：

這下顯示正常了。

咱們還能夠經過參數 labelpad 設置標題到座標軸的距離，這裏爲了演示效果設置的距離稍微大了點：

plt.xlabel('年份', labelpad=50)
plt.ylabel('銷量', labelpad=50)
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結果以下：

咱們還能夠經過參數對文本的相關屬性進行設置，下面看下一些經常使用的設置參數：

plt.xlabel('年份', labelpad=50, fontsize='xx-large', fontweight='bold', rotation='vertical', backgroundcolor='red')
plt.ylabel('銷量', labelpad=50)
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先看結果：

xlabel 中經常使用的一些參數：

fontsize : 設置字體大小，默認12，可選參數 ['xx-small', 'x-small', 'small', 'medium', 'large','x-large', 'xx-large']
fontweight : 設置字體粗細，可選參數 ['light', 'normal', 'medium', 'semibold', 'bold', 'heavy', 'black']
fontstyle : 設置字體類型，可選參數[ 'normal' | 'italic' | 'oblique' ]，italic斜體，oblique傾斜
verticalalignment : 設置水平對齊方式，可選參數： 'center' , 'top' , 'bottom' ,'baseline'
horizontalalignment : 設置垂直對齊方式，可選參數：left,right,center
rotation : (旋轉角度)可選參數爲:vertical,horizontal 也能夠爲數字
alpha : 透明度，參數值0至1之間
backgroundcolor : 標題背景顏色
bbox : 給標題增長外框，經常使用參數以下：
- boxstyle 方框外形
- facecolor (簡寫fc)背景顏色
- edgecolor (簡寫ec)邊框線條顏色
- edgewidth 邊框線條大小

刻度設置

默認座標軸是顯示 x y 的值，可是也能夠自定義顯示不一樣的刻度，這裏須要使用到的函數爲 xticks 和 yticks 兩個函數：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

x_data = [2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017]
y_data = [58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000]

plt.xticks(x_data, ['2011年','2012年','2013年','2014年','2015年','2016年','2017年'])
plt.yticks(y_data)

plt.plot(x_data, y_data)

plt.show()
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結果以下：

有些時候，因爲數據脫敏的須要，咱們不要顯示刻度，還能夠這麼寫：

plt.xticks(x_data, [])
plt.yticks(y_data, [])
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這樣展示出來的圖形以下：

實際上，咱們還有更狠的操做，直接關閉座標軸：

plt.axis("off")
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結果以下：

範圍設置

咱們還能夠對座標軸的範圍進行設置，以下：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

x_data = [2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017]
y_data = [58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000]

plt.xlim(2011, 2020)
plt.ylim(50000, 90000)

plt.plot(x_data, y_data)

plt.show()
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結果以下：

這裏設置在 Y 軸上最大值爲 90000 ，那麼 2016 和 2017 對應的數據將會沒法顯示，實際咱們從得出的結果圖上也能看出這一點。

網格線設置

網格線默認是關閉的，咱們能夠經過函數 grid 修改參數 b 來開啓網格線，以下：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

x_data = [2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017]
y_data = [58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000]

plt.plot(x_data, y_data)

plt.grid(b=True)

plt.show()
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結果以下：

咱們不只可開啓網格線，還能夠經過參數 axis 來控制是開啓哪一個軸的網格線：

# 開啓 x 軸網格線
plt.grid(b=True, axis='x')
# 開啓 y 軸網格線
plt.grid(b=True, axis='y')
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圖例設置

圖例能對圖表起到註釋的做用，咱們能夠經過參數 label 對該圖表的圖例進行設置，示例以下：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

x_data = [2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017]
y_data = [58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000]

plt.plot(x_data, y_data, label = '折線圖')
plt.bar(x_data, y_data, label = '柱狀圖')

plt.legend()

plt.show()
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結果以下：

圖表標題設置

圖表標題是用來歸納整張圖表現的內容的，咱們能夠經過以下方式設置一張圖的標題：

plt.title(label='xxx 公司 xxx 產品銷量')
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結果以下：

本文的內容就到這裏了，下一篇咱們介紹 Matplotlib 的經常使用圖表的示例，本文的示例代碼寫的有點亂，就不貼出來了，固然，若是常常看小編寫的文章的估計都找獲得。

參考

blog.csdn.net/The_Time_Ru…

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