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python數(shù)據(jù)可視化之matplotlib.pyplot基礎(chǔ)以及折線圖

不論是數(shù)據(jù)挖掘還是數(shù)據(jù)建模，都免不了數(shù)據(jù)可視化的問題。對(duì)于Python來說，Matplotlib是最著名的繪圖庫(kù)，它主要用于二維繪圖，當(dāng)然它也可以進(jìn)行簡(jiǎn)單的三維繪圖(基于spyder)。

- 模塊引用

import matplotlib.pyplot as plt #引用畫圖庫(kù)中的pyplot模塊

-折線條圖

語(yǔ)法

import matplotlib.pyplot as plt
data=[1,2,3,4,5,4,2,4,6,7] #隨便創(chuàng)建了一個(gè)數(shù)據(jù)
plt.plot(data) #引用畫圖庫(kù)中的pyplot模塊

plot參數(shù)

基本折線圖不能滿足，這時(shí)就需plot的參數(shù)來進(jìn)行調(diào)整

美化示例：

import matplotlib.pyplot as plt
yy=[1,2,3,4,5,4,2,4,6,7]#隨便創(chuàng)建了一個(gè)數(shù)據(jù)
xx=[3,5,4,1,2,3,4,5,6,3]
zz=[2,3,4,6,4,3,2,4,5,6]
plt.plot(yy,color='r',linewidth=5,linestyle=':',label='數(shù)據(jù)一')#color指定線條顏色，labeL標(biāo)簽內(nèi)容
plt.plot(xx,color='g',linewidth=2,linestyle='--',label='數(shù)據(jù)二')#linewidth指定線條粗細(xì)
plt.plot(zz,color='b',linewidth=0.5,linestyle='-',label='數(shù)據(jù)三')#linestyle指定線形為點(diǎn)
plt.legend(loc=2)#標(biāo)簽展示位置，數(shù)字代表標(biāo)簽具位置
plt.xlabel('X軸稱')
plt.ylabel('Y軸的名稱')
plt.title('2018.7.30折線圖示例')
plt.ylim(0,10)#Y軸標(biāo)簽范圍為0-10

plt常用參數(shù)有：

官網(wǎng)詳細(xì)說明點(diǎn)這里

屬性	描述
xlabel	設(shè)置當(dāng)前軸的x軸標(biāo)簽:plt.xlabel(‘X標(biāo)簽名')
ylabel	設(shè)置當(dāng)前軸的y軸標(biāo)簽:plt.xlabel(‘y標(biāo)簽名')
title	設(shè)置當(dāng)前軸的標(biāo)題：plt.title(‘圖例標(biāo)題名')
ylim	獲取或設(shè)置當(dāng)前軸的y限制，plt.ylim(0,6)Y軸范圍0-6；Xlim同理懶的寫了
legend	在軸上放置圖例:legend()無參數(shù)自動(dòng)識(shí)別，也可用數(shù)字指定位置1,2,3,4試著來
show	展示所畫圖，spyder一般直接運(yùn)行不需要此步
grid	plt.grid()打開或關(guān)閉軸網(wǎng)格，網(wǎng)格一樣能設(shè)置顏色線型
rcParams[‘font.sans-serif']	圖表中文字體：plt.rcParams[‘font.sans-serif']=[‘SimHei']微軟雅黑；或=[‘Microsoft Yahei']黑體
rcParams[‘a(chǎn)xes.unicode_minus']	圖表軸負(fù)數(shù)符號(hào)顯示問題：plt.rcParams[‘a(chǎn)xes.unicode_minus'] = False

plt常畫圖例有：

官網(wǎng)詳細(xì)說明點(diǎn)這里

屬性	描述
plot	繪制y與x作為線和/或標(biāo)記。
plot_date	繪制包含日期的數(shù)據(jù)。
acorr	繪制x的自相關(guān)。
axhline	在軸上添加一條水平線。
bar	制作條形圖。
barh	制作一個(gè)水平條形圖。
hist	繪制直方圖
hist2d	制作2D直方圖。
scatter	y與x的散點(diǎn)圖，具有不同的標(biāo)記大小和/或顏色。
stackplot	繪制堆積區(qū)域圖。

plot常用參數(shù)有：

官網(wǎng)詳細(xì)說明點(diǎn)這里

屬性	描述
color	字體顏色：color=‘r'；b、g、r、c、m、y、k、w 或者blue、green、red、cyan、magenta、yellow、black、whtite 或十六進(jìn)制字符串（'#008000'）
linewidth	線條粗細(xì)：linewidth=1.=5.=0.3
linestyle	線條形狀：linestyle='–'(虛線);linestyle=':'(點(diǎn)線);linestyle='-.'(短線加點(diǎn))；
label	數(shù)據(jù)標(biāo)簽內(nèi)容：label=‘?dāng)?shù)據(jù)一',數(shù)據(jù)標(biāo)簽展示位置需另說明plt.legend(loc=1)數(shù)字為標(biāo)簽位置

實(shí)際應(yīng)用案例

因案例涉及機(jī)密數(shù)據(jù)，只展示數(shù)據(jù)可視化的過程及結(jié)果，先放結(jié)果輸出的樣式

import pandas as pd #導(dǎo)入pandas庫(kù)
import pymysql as mysql #導(dǎo)入mysql庫(kù)
import matplotlib.pyplot as plt #導(dǎo)入數(shù)據(jù)可視化庫(kù)
import numpy as np #導(dǎo)入numpy庫(kù)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft Yahei'] #指定文字字體格式為微軟雅黑字段
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

connection=mysql.connect(host='數(shù)據(jù)庫(kù)ip',port='端口',user='用戶賬號(hào)',password='登錄密碼',db='連接的庫(kù)名',charset='utf8')#設(shè)置連接數(shù)據(jù)庫(kù)的參數(shù)
select=connection.cursor()#創(chuàng)建游標(biāo)
select.execute("SELECT * FROM tabel")#寫入SQL查詢語(yǔ)句
zd=list((pd.DataFrame(list(select.description)))[0])#獲取查詢結(jié)果的列名
sqldata=select.fetchall()#獲取查詢結(jié)果
select.close #關(guān)閉查詢
connection.close #關(guān)閉數(shù)據(jù)庫(kù)接接
data1=pd.DataFrame(list(sqldata)) #將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成df類型
data1.columns=zd #將列名重置為查詢結(jié)果列名

plt.figure(figsize=(10,5)) #設(shè)置圖表大小，長(zhǎng)10，寬5
plt.plot(data1['機(jī)器A擬合度'],label='機(jī)器A準(zhǔn)確率',color='#aa0000',linestyle='-',linewidth=3)#畫機(jī)器A準(zhǔn)確率的線條
plt.plot(data1['人工A擬合度'],label='人工A準(zhǔn)確率',color='#aa0000',linestyle=':',linewidth=3)#畫人工A準(zhǔn)確率的線條
plt.plot(data1['機(jī)器B擬合度'],label='機(jī)器B準(zhǔn)確率',color='#666666',linestyle='-',linewidth=3)#畫機(jī)器B準(zhǔn)確率的線條
plt.plot(data1['人工B擬合度'],label='人工B準(zhǔn)確率',color='#666666',linestyle=':',linewidth=3)#畫人工B準(zhǔn)確率的線條
plt.plot([0,7],[0.9,0.9],color='g',linestyle='-.',linewidth=1)#畫一根綠色的輔助線，x軸從0到7，Y軸為0.9
plt.xticks(np.arange(8),('wk23','wk24','wk25','wk26','wk27','wk28','wk29','wk30'))#更改圖表X標(biāo)簽為制定內(nèi)容
plt.legend(loc=4)#將圖例說明放在圖表的右下角
plt.title('人機(jī)絕對(duì)準(zhǔn)確率6.4-7.29',fontsize=20)#命名圖表名稱，設(shè)置字體大小
plt.xlabel('周',fontsize=20)#設(shè)置X軸名稱及字體大小
plt.ylabel('準(zhǔn)確率%',fontsize=20)#設(shè)置Y軸名稱及字體大小

總結(jié)

到此這篇關(guān)于python數(shù)據(jù)可視化之matplotlib.pyplot基礎(chǔ)以及折線圖的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python matplotlib.pyplot折線圖內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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標(biāo)簽：雅安七臺(tái)河辛集西安渭南贛州濰坊許昌

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