python图形化编程工具 matplotlib数据可视化 _数据

今天给大家介绍数据可视化领域的知识~
matplotlib是python中的绘图工具库，也是平面数据可视化领域应用最广泛的绘图工具之一，接下来我们就从常用函数的角度向大家介绍matplotlib的用法！
一、plot()函数1. 函数功能展现变量的趋势变化，通常用于绘制线图。
2. 实例代码importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(0.01,12,100)#生成100个从0.01到12的均匀数值y=np.cos(x)#余弦函数plt.plot(x,y,ls='-',color='r',lw=2,label='plotfigure')#设置绘图属性plt.legend()#让代码产生效果，如图例的名称plt.show()#显示图像参数说明：

x：x轴上的数字
y：y轴上的数字
ls：折线的风格
color：线条的颜色
lw: 折线线条的宽度
label：标记图形内容的标签文本

常用的颜色简写：

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3. 效果

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二、scatter()函数1. 函数功能寻找变量之间的关系，用于绘制散点图。
2.实例代码

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(2,9,500)#从2到9均匀取500个数y=np.random.randn(500)#在标准正态分布中随机取500个数plt.scatter(x,y,s=10,c='g',label='scatterfigure')#x,y的数据规模必须要相同plt.legend()plt.show()

参数说明：

s：散点的大小，默认为50
c：散点的颜色，默认为蓝色，这里设为g表示green绿色。
label：标记图形内容的标签文本

3.效果

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3. 效果

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绘制图例及定位
十二、本节知识点总结

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本节知识点总结
十三、综合练习
1. 题目
根据我们本节所介绍的matplotlib知识点，请绘制出以下函数图像：

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题图
2. 答案

小伙伴们可以根据前面所学的内容，自己动手先敲一下代码，看能不能做出来~

【python图形化编程工具 matplotlib数据可视化】

#matplotlib综合案例：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#plot线图x=np.linspace(0.5,3.5,200)y1=np.sin(x)plt.plot(x,y1,ls='--',lw=2,c='k',label='plotfigure')#plot散点图y2=np.random.randn(200)plt.scatter(x,y2,s=5,c='m',label='scatterfigure')#设置横纵坐标轴范围plt.xlim(0.0,4.0)plt.ylim(-3,3)#设置高亮范围显示plt.axvspan(xmin=1.0,xmax=2.0,facecolor='g',alpha=0.3)#设置网格子plt.grid(linestyle=':',color='g')#设置箭头注释plt.annotate("maximum",xy=(np.pi/2,1),xytext=(2.5,1.5),weight='bold',color='r',arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3',color='r'))#绘制竖线plt.axvline(x=np.pi/2,c='c',ls='--',lw=1)#设置无箭头注释plt.text(3.5,-0.5,'y=sin(x)',color='k')#设置titleplt.title("Basematplotlib")#设置横纵坐标轴名称plt.xlabel('x_axis')plt.ylabel('y_axis')plt.legend(loc='upperright')plt.show()