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Python?數(shù)據可視化超詳細講解折線圖的實現(xiàn)

 更新時間:2022年03月17日 11:56:48   作者:hacker707  
數(shù)據可以幫助我們描述這個世界、闡釋自己的想法和展示自己的成果,但如果只有單調乏味的文本和數(shù)字,我們卻往往能難抓住觀眾的眼球。而很多時候,一張漂亮的可視化圖表就足以勝過千言萬語,讓我們來用Python實現(xiàn)一個可視化的折線圖

繪制簡單的折線圖

?在使用matplotlib繪制簡單的折線圖之前首先需要安裝matplotlib,直接在pycharm終端pip install matplotlib即可

?使用matplotlib繪制簡單的折線圖,再對其進行定制,實現(xiàn)數(shù)據的可視化操作

import matplotlib.pyplot as plt  # 導入pyplot模塊并設置別名為plt

squares = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(squares)
plt.show()  # 打開matplotib查看器,并顯示繪制的圖形

運行結果如下:

修改標簽文字和線條粗細

上圖所示的圖形表示的數(shù)字越來越大,但標簽文字太小,線條太細,不方便觀察,這時就需要調整一下增加圖形的可讀性

import matplotlib.pyplot as plt  # 導入pyplot模塊并設置別名為plt

squares = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(squares, linewidth=5)  # 函數(shù)linewidth設置繪制線條的粗細
# 設置圖表標題,并給坐標軸加上標簽
plt.title('Square number', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)
# 設置刻度標記的大小
plt.tick_params(axis='both', labelsize=14)
plt.show()  # 打開matplotib查看器,并顯示繪制的圖形

效果如下:

校正圖形

圖形更容易閱讀了,但我們發(fā)現(xiàn)沒有正確的繪制數(shù)據,折線圖的終點指出4的平方為25!

向plot()提供一系列數(shù)字時,它假設第一個數(shù)據點對應的x坐標值為0,但我們的第一個點對應的x值為1。為改變這種默認行為,我們可以給plot同時提供輸入值和輸出值。

import matplotlib.pyplot as plt  # 導入pyplot模塊并設置別名為plt

input_value = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = [1, 4, 9, 16, 25]   
plt.plot(input_value, squares, linewidth=5)  # 函數(shù)linewidth設置繪制線條的粗細
# 設置圖表標題,并給坐標軸加上標簽
plt.title('Square number', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)
# 設置刻度標記的大小
plt.tick_params(axis='both', labelsize=14)
plt.show()  # 打開matplotib查看器,并顯示繪制的圖形

效果如下:

現(xiàn)在plot()成功繪制數(shù)據,因為我們同時提供了輸入值和輸出值。使用plot()時可指定各種實參,還可使用眾多函數(shù)對圖像進行定制

使用scatter()繪制散點圖并設置其格式

有時候需要繪制散點圖并設置各個數(shù)據的格式。例如:你可能想以一種顏色顯示較小的值,用一種顏色顯示較大的值。繪制大型數(shù)據集時,你還可以對每個點都設置同樣的格式,再使用不同的樣式選項重新繪制某個點,以突出它們 ?要繪制單個點,可使用函數(shù)scatter(),并向它傳遞一對x,y坐標,它將在指定繪制繪制一個點

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(2, 4)  # 向scatter函數(shù)傳遞一對x,y坐標
plt.show()  # 打開matplotib查看器,并顯示繪制的圖形

效果如下:

下面來設置輸出的樣式,使其更有趣:添加標題,給坐標軸加上標簽,并設置文本格式

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(2, 4, s=200)  # 向scatter函數(shù)傳遞一對x,y坐標
# 設置圖表標題,并給坐標軸加上標簽
plt.title('Square number', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)
# 設置刻度標記的大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)
plt.show()  # 打開matplotib查看器,并顯示繪制的圖形

效果如下:

使用scatter()繪制一系列點

import matplotlib.pyplot as plt

x_values = [1, 2, 3, 4, 5]
y_values = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.scatter(x_values, y_values, s=100)  # 向scatter函數(shù)傳遞一對x,y坐標
# 設置圖表標題,并給坐標軸加上標簽
plt.title('Square number', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)
# 設置刻度標記的大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)
plt.show()  # 打開matplotib查看器,并顯示繪制的圖形

效果如下:

自動計算數(shù)據

手動計算列表包含的值很麻煩,可以利用python中的循環(huán)來解決,下面是繪制1000個點的范例:

import matplotlib.pyplot as plt

x_values = list(range(1, 1001))
y_values = [x ** 2 for x in x_values]
plt.scatter(x_values, y_values, s=10)  # 向scatter函數(shù)傳遞一對x,y坐標
# 設置圖表標題,并給坐標軸加上標簽
plt.title('Square number', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)
# 設置刻度標記的大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)
# 設置每個坐標軸的取值范圍
plt.axis([0, 1100, 0, 1100000])
plt.show()  # 打開matplotib查看器,并顯示繪制的圖形

?這里需要注意函數(shù)axis需要傳入四個值,x,y坐標的最小值,最大值 效果如下:

刪除數(shù)據點的輪廓

要刪除數(shù)據點的輪廓,可在調用scatter()時傳遞實參edgecolor=‘none’

plt.scatter(x_values, y_values, edgecolors='none', s=10)
import matplotlib.pyplot as plt

x_values = list(range(1, 1001))
y_values = [x ** 2 for x in x_values]
plt.scatter(x_values, y_values, edgecolors='none', s=10)  # 向scatter函數(shù)傳遞一對x,y坐標
# 設置圖表標題,并給坐標軸加上標簽
plt.title('Square number', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)
# 設置刻度標記的大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)
# 設置每個坐標軸的取值范圍
plt.axis([0, 1100, 0, 1100000])
plt.show()  # 打開matplotib查看器,并顯示繪制的圖形

效果如下:

自定義顏色

要修改數(shù)據點的顏色,可向scatter()傳遞參數(shù)c,并將其設置要使用的顏色的名稱

plt.scatter(x_values, y_values, c='red',edgecolors='none', s=10)
import matplotlib.pyplot as plt

x_values = list(range(1, 1001))
y_values = [x ** 2 for x in x_values]
plt.scatter(x_values, y_values, c='red',edgecolors='none', s=10)  # 向scatter函數(shù)傳遞一對x,y坐標
# 設置圖表標題,并給坐標軸加上標簽
plt.title('Square number', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)
# 設置刻度標記的大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)
# 設置每個坐標軸的取值范圍
plt.axis([0, 1100, 0, 1100000])
plt.show()  # 打開matplotib查看器,并顯示繪制的圖形

效果如下:

使用顏色映射

顏色映射(colormap)是一系列顏色,它們從顏色漸變到結束顏色。在可視化中,顏色映射用于突出數(shù)據的規(guī)律,例如,你可能用較淺的顏色顯示較小的值,并使用較深的顏色顯示較大的值

import matplotlib.pyplot as plt

x_values = list(range(1, 1001))
y_values = [x ** 2 for x in x_values]
# 將c設置為y值列表,使用參數(shù)cmap告訴pyplot使用哪個顏色映射
plt.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues, edgecolors='none', s=10)  # 向scatter函數(shù)傳遞一對x,y坐標
# 設置圖表標題,并給坐標軸加上標簽
plt.title('Square number', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)
# 設置刻度標記的大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)
# 設置每個坐標軸的取值范圍
plt.axis([0, 1100, 0, 1100000])
plt.show()  # 打開matplotib查看器,并顯示繪制的圖形

自動保存圖表

要讓程序自動將圖表保存到文件中,可將對plt.show()的調用替換為對plt.sacefig()的調用

plt.savefig('squares.png',bbox_inches='tight')

第一個實參指定要以什么樣的文件名保存圖表,第二個實參指定將圖表多余的空白區(qū)域裁剪(如果要保留,可省略這個實參)

import matplotlib.pyplot as plt

x_values = list(range(1, 1001))
y_values = [x ** 2 for x in x_values]
# 將c設置為y值列表,使用參數(shù)cmap告訴pyplot使用哪個顏色映射
plt.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues, edgecolors='none', s=10)  # 向scatter函數(shù)傳遞一對x,y坐標
# 設置圖表標題,并給坐標軸加上標簽
plt.title('Square number', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)
# 設置刻度標記的大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)
# 設置每個坐標軸的取值范圍
plt.axis([0, 1100, 0, 1100000])
plt.savefig('squares.png',bbox_inches='tight')
plt.show()  # 打開matplotib查看器,并顯示繪制的圖形

保存效果如下:

?注意事項: 一定要把保存圖表的代碼放在plt.show前面,要是放在后面show會重新創(chuàng)建新的圖片

以上就是繪制簡單折線圖的教程,如果有改進的建議歡迎在評論區(qū)留言奧

??人生苦短,我用python??

到此這篇關于Python 數(shù)據可視化超詳細講解折線圖的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關Python 折線圖內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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