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数据分析第二讲 matplotlib折线图绘制图形

时间：2021-01-18 07:01:45

文章目录

数据分析第二讲 matplotlib折线图1、matplotlib介绍2、matplotlib简单使用2.1 matplotlib安装：pip3 install matplotlib2.2 写代码2.3 运行代码，得到折线图 3、完善图形3.1完善图形 4、设置中文调整x轴的刻度5、练习练习1练习2 6、图片加水印7、matplotlib绘制图形7.1 折线图:以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图7.2 直方图:由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况，一般用横轴表示数据范围，纵轴表示分布情况7.3 :排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到条形图中7.4 散点图:用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联,或总结坐标点的分布模式8、总结

数据分析第二讲 matplotlib折线图

1、matplotlib介绍

Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，最流行的Python底层绘图库，主要做数据可视

化图标

1.能将数据进行可视化，更直观的

2.使数据更加直观，更具说服力

2、matplotlib简单使用

2.1 matplotlib安装：pip3 install matplotlib

2.2 写代码

# 创建数字1到5的列表：# 使用list(range(1,6)print(list(range(1, 6))) # [1, 2, 3, 4, 5]print([i for i in range(1, 6)]) # [1, 2, 3, 4, 5] # 列表推导式# 假设一天中每隔两个小时的气温分别是 24 [2, 4, 6, 8,..., 24]# [15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15]# pip3 install matplotlib 安装matplotlib库# as 别名from matplotlib import pyplot as pltx = range(2, 26, 2)y = [15, 13, 14.5, 17, 20, 25, 26, 26, 27, 22, 18, 15]# x轴 y轴 plot x and y using default line style and colorplt.plot(x, y) # 折线图plt.plot(x, y, 'bo') # 散点图plt.show()

2.3 运行代码，得到折线图

3、完善图形

3.1完善图形

1.设置图片大小

宽高 dpi图片清晰度

fig = plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)2.保存到本地

plt.savefig(’./matp.png’)3.描述信息，x和y轴表示什么

plt.xlabel(‘time’)

plt.ylabel(‘temp’)4.调整x或者y的刻度的间距

plt.xticks(x)

设置中文调整x轴的刻度

import matplotlib

font = {

‘family’:‘SimHei’,

‘weight’:‘bold’,

‘size’:12

}

matplotlib.rc(“font”, **font)

_x = [i/2 for i in range(4, 49)] # 可以得到半个小时的刻度

plt.xticks(_x)

5.线条的样式(颜色,透明度)

plt.plot(x, y_1, label=“yangyu大帝”, color=‘red’, marker=‘o’)

plt.plot(x, y_2, label=‘电击小子’, linestyle=‘dashed’)6.标记处特殊的点(最高点，最低点)

import numpy as np

x = range(2, 26, 2)

y = [15, 13, 14.5, 17, 20, 25, 26, 26, 27, 22, 18, 15]

y = np.array(y)

print(y) # [15. 13. 14.5 17. 20. 25. 26. 26. 27. 22. 18. 15. ]

max_index = np.argmax(y) # max value index

print(max_index) # 8

min_index = np.argmin(y) # min value index

print(min_index) # 1

plt.plot(x[max_index], y[max_index], ‘ks’)

show_max = ‘[’ + str(x[max_index]) + ‘,’ + str(y[max_index]) + ‘]’

plt.annotate(show_max, xy=(x[max_index], y[max_index]))

plt.plot(x[min_index], y[min_index], ‘gs’)

show_min = ‘[’ + str(x[min_index]) + ‘,’ + str(y[min_index]) + ‘]’

plt.annotate(show_min, xy=(x[min_index], y[min_index]))7.给图片一个水印(防伪,防止盗用)

import matplotlib.image as image

datafile = ‘yangyu.jpg’

im = image.imread(datafile)

fig.figimage(im)

# 假设一天中每隔两个小时的气温分别是 24 [2, 4, 6, 8,..., 24]# [15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15]from matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npimport matplotlibimport matplotlib.image as imagefont = {'family': 'SimHei','weight': 'bold','size': 12}matplotlib.rc("font", **font)x = range(2, 26, 2)y = [15, 13, 14.5, 17, 20, 25, 26, 26, 27, 22, 18, 15]y = np.array(y)# print(y) # [15. 13. 14.5 17. 20. 25. 26. 26. 27. 22. 18. 15. ]max_index = np.argmax(y) # max value index# print(max_index) # 8min_index = np.argmin(y) # min value index# print(min_index) # 1# 设置图片大小figsize 宽高 dpi 图片的清晰度 max 100fig = plt.figure(figsize=(20, 10), dpi=85)# 设置x轴和y轴描述信息plt.xlabel('time/时间')plt.ylabel('temp/温度')# x轴 y轴 plot x and y using default line style and colorplt.plot(x, y) # 折线图plt.plot(x, y, 'bo') # 散点图plt.plot(x[max_index], y[max_index], 'ks')show_max = '[' + str(x[max_index]) + ',' + str(y[max_index]) + ']'plt.annotate(show_max, xy=(x[max_index], y[max_index]))plt.plot(x[min_index], y[min_index], 'gs')show_min = '[' + str(x[min_index]) + ',' + str(y[min_index]) + ']'plt.annotate(show_min, xy=(x[min_index], y[min_index]))# _x = range(2, 25) # range函数的步进必须是int类型，得不到半个小时的刻度，用列表推导式_x = [i / 2 for i in range(0, 49)] # 可以得到半个小时的刻度plt.xticks(_x)# 设置titleplt.title("当日气温变化图")# 加水印datafile = 'yangyu.jpg'im = image.imread(datafile)fig.figimage(im)# 保存图片plt.savefig('./matp.png')plt.show()

4、设置中文调整x轴的刻度

_x = list(x)[::10]

_xtick_labels = [“hello,{}”.format(i) for i in _x]

plt.xticks(_x,_xtick_labels)

5、练习

练习1

如果列表a表示10点到12点的每一分钟的气温,如何绘制折线图观察每分钟气温的变化情况

a = [random.randint(20,35) for i in range(120)]

# 如果列表a表示10点到12点的每一分钟的气温,如何绘制折线图观察每分钟气温的变化情况# a = [random.randint(20, 35) for i in range(120)]import randomfrom matplotlib import pyplot as pltimport matplotlib# ttc 不支持 ttf的字体才可以font = {'family':'SimHei','weight':'bold','size':12}matplotlib.rc("font", **font)x = range(0, 120)y = [random.randint(20, 35) for i in range(120)]# 设置图形大小plt.figure(figsize=(15, 8), dpi=80)# 图像titleplt.title("10点到12点每分钟的时间变化情况") # 设置title# 描述信息plt.xlabel("时间") # 设置x轴的lableplt.ylabel("温度") # 设置y轴的lable_x = range(0, 120, 10)_xtick_lable = ["10点{}分".format(i) for i in range(60)]_xtick_lable += ["11点{}分".format(i) for i in range(60)]# 设置x轴刻度print(_xtick_lable)plt.xticks(_x, _xtick_lable[::10], rotation=45) # 旋转45度plt.plot(x, y)plt.show()# 另一种修改字体的方法'''from matplotlib.font_manager import FontProperties# 把字体注册到matplotlib字体库font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=14)plt.xticks(list(x)[::3],_xtick_labels[::3],rotation=90, fontproperties=font)plt.xticks(_x, _xtick_lable[::10], fontproperties=font, rotation=45) # 旋转45度'''

练习2

假设大家在30岁的时候，根据自己的实际情况，统计出来了从11岁到30岁每年交的男女朋友

的数量如列表a,请绘制出该数据的折线图,以便分析自己每年交男女朋友的数量走势

a = [1,0,1,1,2,4,3,2,3,4,4,5,6,5,4,3,3,1,1,1]

要求： y轴表示个数 x轴表示岁数,比如11岁,12岁

'''假设大家在30岁的时候，根据自己的实际情况，统计出来了你和同学从11岁到30岁每年交的男女朋友的数量如列表a和b,请绘制出该数据的折线图,以便分析自己和同学每年交男女朋友的数量走势a = [1,0,1,1,2,4,3,2,3,4,4,5,6,5,4,3,3,1,1,1]b = [1,0,3,1,2,2,2,3,1,1,1,1,1,2,1,1,2,3,2,2]要求：y轴表示个数x轴表示岁数,比如11岁,12岁'''from matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib.font_manager import FontPropertiesfont = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=14)x = range(11, 31)y_1 = [1, 0, 1, 1, 2, 4, 3, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 5, 4, 3, 3, 1, 1, 1]y_2 = [1, 0, 3, 1, 2, 2, 2, 3, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 3, 2, 2]# print(len(x)) # 20# print(len(y)) # 20# 设置图片大小plt.figure(figsize=(15, 8), dpi=80)# 设置x轴的刻度_xticks = ["{}岁".format(i) for i in range(11, 31)]plt.xticks(x, _xticks, fontproperties=font)# 根据x,y来绘制图形# plot(x, y, color='green', marker='o', linestyle='dashed',# ...linewidth=2, markersize=12) ## color # 线条颜色# linestyle 线条样式plt.plot(x, y_1, label="yangyu大帝", color='red', marker='o')plt.plot(x, y_2, label='电击小子', linestyle='dashed')plt.grid() # 添加网格plt.legend(prop=font) # 图例plt.show()

6、图片加水印

'''假设大家在30岁的时候，根据自己的实际情况，统计出来了你和同学从11岁到30岁每年交的男女朋友的数量如列表a和b,请绘制出该数据的折线图,以便分析自己和同学每年交男女朋友的数量走势a = [1,0,1,1,2,4,3,2,3,4,4,5,6,5,4,3,3,1,1,1]b = [1,0,3,1,2,2,2,3,1,1,1,1,1,2,1,1,2,3,2,2]要求：y轴表示个数x轴表示岁数,比如11岁,12岁'''from matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib.font_manager import FontPropertiesimport matplotlib.image as imagefont = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=14)x = range(11, 31)y_1 = [1, 0, 1, 1, 2, 4, 3, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 5, 4, 3, 3, 1, 1, 1]y_2 = [1, 0, 3, 1, 2, 2, 2, 3, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 3, 2, 2]# print(len(x)) # 20# print(len(y)) # 20# 设置图片大小fig = plt.figure(figsize=(15, 8), dpi=80)# 设置x轴的刻度_xticks = ["{}岁".format(i) for i in range(11, 31)]plt.xticks(x, _xticks, fontproperties=font)# 根据x,y来绘制图形# plot(x, y, color='green', marker='o', linestyle='dashed',# ...linewidth=2, markersize=12) ## color # 线条颜色# linestyle 线条样式plt.plot(x, y_1, label="yangyu大帝", color='red', marker='o')plt.plot(x, y_2, label='电击小子', linestyle='dashed')plt.grid() # 添加网格plt.legend(prop=font) # 图例# 设置图片水印datafile = 'yangyu.jpg'im = image.imread(datafile)fig.figimage(im)plt.show()