Python数据可视化之散点图和折线图
2017-12-02 21:39
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最近一直用到Python的matplotlib包,一些画简单的散点图和折线图的用法老是记不住,所以从最基础的地方开始,稍微总结了一下。
一、散点图
画散点图时主要用到的是scatter函数。
随机产生两组length相同的数据。
通过plt.figure()相当于生成了一个画布,然后通过add_subplot()函数来划分这个画布,当这个画布中只有一个图像的时候,参数默认1,1,1,相当于1row x 1 col中的第一块区域。所以同理若是2,1,1那么就是2rows x 1 col中的第一块区域了。其中ax1就相当于第一块区域。
这里给ax1区域的图像设置了标题,设置了x、y坐标的标签。
然后通过scatter函数来画图像。
其中scatter函数参数的一些介绍如下:
点的形状选择
颜色的选择:
plt.legend()函数的作用就是来设置标注。
效果如下:
以上部分图来自:http://blog.csdn.net/u013634684/article/details/49646311
二、折线图
同样是数据的初始化:
这里和画散点图的做法一样,也是划分区域,然后在相应的区域中进行绘图。
其中plot()函数也有几个常用到的参数color、marker之类的。
其中color值跟scatter中的一样。
marker参数值如下:
效果如下:
一、散点图
画散点图时主要用到的是scatter函数。
随机产生两组length相同的数据。
x = np.random.uniform(10, 20, 10) y = np.random.random_integers(10, 50, 10)
通过plt.figure()相当于生成了一个画布,然后通过add_subplot()函数来划分这个画布,当这个画布中只有一个图像的时候,参数默认1,1,1,相当于1row x 1 col中的第一块区域。所以同理若是2,1,1那么就是2rows x 1 col中的第一块区域了。其中ax1就相当于第一块区域。
fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1)
这里给ax1区域的图像设置了标题,设置了x、y坐标的标签。
然后通过scatter函数来画图像。
其中scatter函数参数的一些介绍如下:
点的形状选择
颜色的选择:
plt.legend()函数的作用就是来设置标注。
ax1.set_title('Scatter Plot') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') ax1.scatter(x, y, c='r', marker='o') ax1.scatter(y, x, c='g', marker='o') plt.legend(['x','y']) plt.show()
效果如下:
以上部分图来自:http://blog.csdn.net/u013634684/article/details/49646311
二、折线图
同样是数据的初始化:
x = np.random.random_integers(1, 20, 10) y = range(len(x))
这里和画散点图的做法一样,也是划分区域,然后在相应的区域中进行绘图。
其中plot()函数也有几个常用到的参数color、marker之类的。
其中color值跟scatter中的一样。
marker参数值如下:
fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.plot(y, x) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.legend(['line1','line2']) plt.show()
效果如下:
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