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轻松上手Matplotlib__散点图篇

程序员文章站 2022-03-07 14:24:42
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Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式。这里将会探索 matplotlib 的常见用法。

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。

特点: 判断变量之间是否存在数量关联趋势,展示离群点。(分布规律)

首先,我们分析下绘制散点图代码:(基于Jupyter Notebook运行,Pycharm也可)

from matplotlib import pyplot as plt
import random

#####解决中文问题
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

#随机生成y坐标30个数
y_3=[random.randint(0,40) for i in range(0,31)]
y_10=[random.randint(0,40) for i in range(0,31)]


x_3=range(1,32)    #坐标x 1-31 31个数
x_10=range(51,82)

#设置图片大小和分辨率,其中figure单位为英寸,dpi为分辨率
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)

#画散点图函数,
plt.scatter(x_3,y_3,label="9月")
plt.scatter(x_10,y_10,label="10月")

x=list(x_3)+list(x_10)

x_label=["{}日".format(i) for i in x_3]
x_label+=["{}日".format(i-50) for i in x_10]

#设置X轴的刻度和字符串,步长为3,旋转度数45°
plt.xticks(x[::3],x_label[::3],rotation=45)


plt.xlabel("时间")    #X轴标签

plt.ylabel("温度 单位(℃)")    #Y轴标签

plt.title("9、10月温度变化")   #图片标题

plt.legend(loc="upper left") #添加图例,图例位置

plt.show()    #展示

图片效果:

轻松上手Matplotlib__散点图篇

plt.plot()是用来画折线图的,plt.scatter()是用来画散点图的,这是两者最大区别。

其中:
1、plt.xticks(ticks , [labels] , kwargs)(Y轴也有该函数,把x改成y即可)

参数说明:
ticks:用于设置X轴刻度间隔;
[labels]:其实是用于设置每个间隔的显示标签:例如上图的X轴的11点0分
**kwargs:用于设置标签字体的倾斜度和颜色等外观属性,例如加rotation=60,字体旋转60°。

2、添加图例位置plt.legend()要与plt.plot()里面加上标签一起使用才有效

如果代码看不懂,请结合效果图,或者自己跑跑程序改改,看看图片变化,理解起来事半功倍。

折线图篇: https://blog.csdn.net/weixin_43682519/article/details/109386158

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