importmatplotlib.pyplot as plt
defmain():
#儲存x軸資料的列表
x_values = [x for x in range(1, 11)]
#儲存y軸資料的列表
y_values = [x ** 2 for x in range(1, 11)]
#設定圖表的標題以及x和y軸的說明
plt.title("
square numbers")
plt.xlabel(
"value
", fontsize=16)
plt.ylabel(
"square
", fontsize=16)
#設定刻度標記的文字大小
plt.tick_params(axis="
both
", labelsize=12)
#繪製折線圖
plt.plot(x_values, y_values)
plt.show()
if__name__ == '
__main__':
main()
可以將上面**中的的plot函式換成scatter函式來繪製散點圖，效果如下圖所示。
importmatplotlib.pyplot as plt
defmain():
#儲存x軸資料的列表
x_values = [x for x in range(1, 11)]
#儲存y軸資料的列表
y_values = [x ** 2 for x in range(1, 11)]
#設定圖表的標題以及x和y軸的說明
plt.title("
square numbers")
plt.xlabel(
"value
", fontsize=16)
plt.ylabel(
"square
", fontsize=16)
#設定刻度標記的文字大小
plt.tick_params(axis="
both
", labelsize=12)
#繪製折線圖
plt.scatter(x_values, y_values)
plt.show()
if__name__ == '
__main__':
main()
當然，也可以直接通過plot函式設定繪圖的顏色和線條的形狀將折線圖改造為散點圖，對應的**如下所示，其中引數'xr'表示每個點的記號是『x』圖形，顏色是紅色（red）。
plt.plot(x_values, y_values, "xr")
1和10對應的『x』記號在圖形邊角的位置不太明顯，要解決這個問題可以通過新增下面的**調整x軸和y軸的座標範圍。
plt.axis([0, 12, 0, 120])
向量圖（svg）是計算機圖形學中用點、直線或者多邊形等基於數學方程的幾何圖元表示的影象，也是目前應用得非常多的一種影象檔案格式，全稱是「scalable vector graphics」。和使用畫素表示影象的點陣圖不同，svg基於xml儲存影象資料，它是w3c定義的一種開放標準的向量圖形語言，可以用來設計更為清晰的web影象，因為svg與解析度無關，在任意放大時不會丟失細節或影響清晰度。svg可以直接用**來描繪影象，也可以用任何文書處理工具來開啟它，通過改變svg的**我們可以讓影象具備互動功能。
python中可以使用pygal來生成svg，可以通過pip來安裝它。
from random importrandint
import
pygal
def roll_dice(n=1):
total =0
for _ in
range(n):
total += randint(1, 6)
return
total
defmain():
results =
#將兩顆篩子搖10000次記錄點數
for _ in range(10000):
face = roll_dice(2)
freqs =
#統計2~12點各出現了多少次
for value in range(2, 13):
freq =results.count(value)
#繪製柱狀圖
hist =pygal.bar()
hist.title = "
result of rolling two dice
"hist.x_labels = [x for x in range(2, 13)]
hist.add(
"frequency
", freqs)
#儲存向量圖
hist.render_to_file("
result.svg")
if__name__ == '
__main__':
main()
Matplotlib 資料視覺化
資料視覺化，更有意義的說法是，data communication for audiences。matplotlib總是因為它的aesthetics和amounts of codes被些許詬病。然而，我覺得熟練的使用之後，它的靈活性還是比較強的 相比ggplot 所以這篇文章的適合讀者是 具體的實現...
資料視覺化 matplotlib
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資料探勘基礎 初步認識 matplotlib
實現乙個簡單的 matplotlib 畫圖 shift enter 執行 matplotlib 三層結構 容器層 容器層由canvas figure axes三部分組成 canvas 位於最底層的系統層，充當畫板，即放置figure的工具 figure 是canvas上方的第一層，也是需要使用者來操...