Python數(shù)據(jù)可視化圖實現(xiàn)過程詳解
更新時間：2020年06月12日 15:42:23 作者：程序員的人生A
這篇文章主要介紹了Python數(shù)據(jù)可視化圖實現(xiàn)過程詳解,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友可以參考下
python畫分布圖代碼示例：
# encoding=utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import * # 支持中文
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 'mentioned0cluster',
names = ['mentioned1cluster','mentioned2cluster', 'mentioned3cluster', 'mentioned4cluster', 'mentioned5cluster', 'mentioned6cluster', 'mentioned7cluster', 'mentioned8cluster', 'mentioned9cluster', 'mentioned10cluster']
x = range(len(names))
# y_0625 = [39266,56796,42996,24872,13849,8609,5331,1971,554,169,26]
y_0626_1=[4793,100,0,0,0,0,0,0,0,0]
# y_0626_2=[2622,203,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
# plt.plot(x, y, 'ro-')
# plt.plot(x, y1, 'bo-')
# pl.xlim(-1, 11) # 限定橫軸的范圍
# pl.ylim(-1, 110) # 限定縱軸的范圍
plt.plot(x, y_0626_1, marker='o', mec='r', mfc='w', label='HighRating:MentionedClusterNum Distribution')
# plt.plot(x, y_0626_2, marker='o', mec='r', mfc='w', label='LowRating:MentionedClusterNum Distribution')
# plt.plot(x, y1, marker='*', ms=10, label=u'y=x^3曲線圖')
plt.legend() # 讓圖例生效
plt.xticks(x, names, rotation=45)
plt.margins(0)
plt.subplots_adjust(bottom=0.15)
# plt.xlabel(u"time(s)鄰居") # X軸標(biāo)簽
plt.xlabel("clusters")
plt.ylabel("number of reviews") # Y軸標(biāo)簽
plt.title("A simple plot") # 標(biāo)題
plt.show()
效果如下：
python畫分布圖的思路：
先在列表中定義分布圖x、y軸的數(shù)值，然后使用plt.plot()方法即可將分布圖繪制出來。
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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