python数据可视化-matplotlib入门(1)–安装及绘制简单的曲线

一、安装matplotlib

1)由于已安装anaconda,可直接打开anaconda prompt,再用命令pip install matplotlib进行安装,因镜像问题,可能较慢,建议第2种方式。

2)访问https://pypi.org/project/matplotlib/#files,并查找与你使用的Python版本匹配的wheel文件(扩展名为.whl的文件),比如与python3.9版本相应的matplotlib-3.5.1-cp39-cp39-win_amd64.whl放在目录G:\develop\python下,(或者你自己所建目录)

打开anaconda prompt,再用命令pip install G:\develop\python\matplotlib-3.5.1-cp39-cp39-win_amd64.whl(注意目录要保持一致) 执行完成即可。

二、测试 matplotlib

打开anaconda prompt 先输入python,再输入 import matplotlib,如图所示,没有出现任何错误消息,就说明系统安装成功。

三、 绘制简单的折线

import matplotlib.pyplot as plt   #导入模块matplotlib.pyplot,并重新命名为plt

squares = [1,4,9,16,25,36,49,64,81,100]  #定义一个数组

plt.plot(squares, linewidth=5)# 设置图表标题,并给坐标轴加上标签和 参数 linewidth 决定了绘制的线条的粗细
plt.title("Square Numbers", fontsize=24)#设置标题和字体大小
plt.xlabel("Value", fontsize=14)  #  x轴标签,和字体大小
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)  #  y轴标签,和字体大小
plt.tick_params(axis='both', labelsize=14) # 设置刻度标记的大小,函数 tick_params() 设置刻度的样式
plt.show()

这样就完成了一个简单的折线图,其工作原理如下:

[En]

This completes a simple line chart, which works as follows:

python数据可视化-matplotlib入门(1)--安装及绘制简单的曲线

注:如果运行过程中,出现图中红色方框所示警告,需要重新设置spyder中Tools,如下图所示:

python数据可视化-matplotlib入门(1)--安装及绘制简单的曲线

四、使用 scatter() 绘制散点图并设置其样式

1、要绘制单个点

可使用函数 scatter() ,并向它传递一对x和y坐标,它将在指定位置绘制一个点:

import matplotlib.pyplot as plt   #导入模块matplotlib.pyplot,并重新命名为plt

plt.scatter(2, 4, s=200) #调用了scatter(),并使用实参s设置了绘制图形时使用的点的尺寸,位置为2,4

plt.title("Square Numbers", fontsize=24) # 设置图表标题并给坐标轴加上标签
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)
设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)
plt.show()

python数据可视化-matplotlib入门(1)--安装及绘制简单的曲线

2、要绘制系列点

绘制系列点,只需要给出系列点的坐标即可。我们将上述代码中plt.scatter(2, 4, s=200)的2,4分别用两个数列代替。

import matplotlib.pyplot as plt   #导入模块matplotlib.pyplot,并重新命名为plt

x_values = [1, 2, 3, 4, 5]  #X轴的数列
y_values = [1, 3,6, 9, 12]  #y轴的数列
plt.scatter(x_values, y_values, s=100) #调用了scatter(),并使用实参s设置了绘制图形时使用的点的尺寸  plt.title(" series Numbers", fontsize=24) # 设置图表标题并给坐标轴加上标签 plt.xlabel("Value", fontsize=14) plt.ylabel("Value", fontsize=14) # 设置刻度标记的大小 plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14) plt.show()

运行结果如下:

python数据可视化-matplotlib入门(1)--安装及绘制简单的曲线

3、自动计算数据

像上述手动输入点数,或数列,都是比较慢的处理方式 ,下面用for循环来替代手工输入。

可以先将x_values定义为一个数列,数值在一定的范围,比如1-1000,而对应的y_values也是一个数列,按一定的方式(函数)产生。于是,可以将上述代码修改为如下:

import matplotlib.pyplot as plt   #导入模块matplotlib.pyplot,并重新命名为plt

x_values = list(range(1, 1001))  #定义一个1-1000的数列,
y_values = [x**2 for x in x_values]  #定义Y值的生成方式。

plt.scatter(x_values, y_values, s=4) #调用了scatter(),并使用实参s设置了绘制图形时使用的点的尺寸

plt.title(" series Numbers", fontsize=24) # 设置图表标题并给坐标轴加上标签
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Value", fontsize=14)
设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=10)
plt.axis([1,1100,1,1100000]) #注意一下axis的参数
plt.show()

运行结果如下:

python数据可视化-matplotlib入门(1)--安装及绘制简单的曲线

matplotlib中的点默认为蓝色点和黑色轮廓,如上述三图所示,其中最后一图因为点较多,且连在一起,像是一条曲线,为区别不同的点,可以对点分别不同的颜色。

只需再配置几个参数 ,就可以删除黑色轮廓,和修改点的颜色。

plt.scatter(x_values, y_values, edgecolor=’none’, s=40),其中edgecolor=’none’表示将黑色轮廓删除

修改数据点的颜色,可向 scatter() 传递参数 c ,并将其设置为要使用的颜色的名称,如下:

plt.scatter(x_values, y_values, c=’red’, edgecolor=’none’, s=40) # 将颜色修改为红色。

1、颜色映射(colormap)

色彩映射是从起始色到结束色渐变的一系列颜色。在可视化中,使用颜色映射来突出数据的规则。

[En]

Color mapping is a series of colors that gradient from the start color to the end color. In visualization, color mapping is used to highlight the rules of data.

plt.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues,edgecolor='none', s=40) #调用了scatter()参数 c 设置成了一个y值列表,并使用参数 cmap 告诉 pyplot 使用哪个颜色映射,
将y值较小的点显示为浅蓝色,并将y值较大的点显示为深蓝色

具体运行效果如下:

python数据可视化-matplotlib入门(1)--安装及绘制简单的曲线

注意,要了解所有相关颜色的映射,可访问官网 http://matplotlib.org/,单击Examples,向下滚动到Color Examples,再单击colormaps_reference进行参考。

4、自动保存图表

方法 plt.show() 是显示图表

要让程序自动将图表保存到文件中,可调用 plt.savefig() 方法

plt.savefig('scatter.png', bbox_inches='tight')  #保存为scatter.png的图片文件

python数据可视化-matplotlib入门(1)--安装及绘制简单的曲线

预告:下一篇将通过随机函数,类、数列、matplotlib等综合应用,生成一个随机图形。

Original: https://www.cnblogs.com/codingchen/p/16168311.html
Author: PursuitingPeak
Title: python数据可视化-matplotlib入门(1)–安装及绘制简单的曲线

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