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(学习笔记4)数据可视化-matplotlib
阅读量:6434 次
发布时间:2019-06-23

本文共 815 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

* import matplotlib as mpl(很强大)* import matplotlib.pyplot as plt(常用的子模块)复制代码

  • 折线图:
    • plt.plot(x,y,color="",linestyle="") :绘制关于x的y的曲线,color指定颜色,
      linestyle指定线的样式
      【绘图实质上是绘制了折线图,由于点很密,看起来就是平滑的线。】
    • 场景:通常来讲,横轴是特征,纵轴是取值
    • 图像坐标系尺度:默认会自动调节好
      • X轴自定义尺度:plt.xlim(m,n) 图像将在X轴向显示m到n区间的部分
      • Y轴自定义尺度:plt.ylim(m,n) 图像将在Y轴向显示m到n区间的部分
      • 同时调节两个轴的尺度:plt.axis([a,b,c,d]),a、b指定x轴的尺度,c、d指定y轴的尺度范围。
      • X轴显示文本:plt.xlabel("文本")
      • Y轴显示文本:plt.ylabel("文本")
      • 曲线图示,例(黄色荧光部分就是图示):
        步骤:1、在plot(label)方法中通过“label”参数指定显示的文本;
        2、在调用show()方法前使用legend()方法使之生效。

        plt.plot(x,siny,label="sin(x)")plt.plot(x,cosy,color="red",linestyle="--",label="cons(x)")plt.xlabel("x axis")plt.ylabel("y value")plt.legend()plt.show()复制代码
      • 图标题:plt.title("标题文本")
  • 散点图(用法和折线图是相同的)
    • plt.scatter(x,y,alpha) alpha:不透明度
    • 场景:通常横纵两轴都是特征,因此绘制二维特征的时候使用散点图。

转载于:https://juejin.im/post/5ce3beed5188253051636bd9

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