python中matplotlib库的学习1

近日在学习《python数据分析基础》一书，总感觉必要方法的记忆需要加深，于是特地写了此文章来强化自己的记忆，也是为了方便自己遗忘时能快速复习。

折线图

折线图常用到matplotlib库的pyplot包内的
plot()方法,下面是我对折线图绘制时一些方法的整理

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,9],[1,4,37,15],'red',linewidth=5,linestyle='-.')
#plot方法主要是为了生成折线图，第一个参数为x对应位置，第二个参数为该x时y的对应位置，第三个参数分别表示颜色字符、风格字符和标记字符
plt.ylabel("some numbers")#显示y轴标签
plt.xlabel("ad")#显示x轴标签
plt.axis([-1,10,0,40])
#axis方法则是定义了图表所画出的界限
# xlim()方法作用为限制x轴数值范围同理，ylim方法为限制y轴数值范围
plt.savefig('test.png')
#这里savefig方法的作用为图像保存，参数为文件名加格式
#这是savefig支持的格式：eps, jpeg, jpg, pdf, pgf, png, ps, raw, rgba, svg, svgz, tif, tiff
plt.grid(False)#是否显示网格
plt.title("ahskdgadkj")#标题名，目前发现只能用英文
#plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']   用来正常显示中文标签
#plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   用来正常显示负号（结果还是给我查到了在matplotlib生成图中如何使用中文的方法）
plt.show()

条形图

条形图则是用到了pyplot中的bar方法来生成条形图

#简单示例
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号
plt.figure(figsize=(10,6),facecolor='yellow',edgecolor="red",frameon=True)
# figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)
# num:图像编号或名称，数字为编号字符串为名称，figsize:指定figure的宽和高，单位为英寸，dpi参数指定分辨率
#facecolor指定背景颜色，edgecolor指定边框颜色，frameon为是否显示边框
#不过在自己操作的过程中并没有体会到edgecolor和frameon参数的用处？？？
x = [x for x in range(1,11)]
y = [x**2for x in range(1,11)]
plt.xlabel("x轴")
plt.ylabel("y轴")
plt.grid(True)#是否显示网格
plt.bar(x,y)#第一个参数为x轴上的每一个坐标的值，第二个参数为y轴上每一个坐标的值
plt.show()

今日精力有限，先整理了折线图和条形图，明天将对直方图、散点图和箱线图的内容进行整理，日后我将对更多数据分析和机器学习方面的内容进行整理，关注博主不迷路哦????