列举一些可视化图形种类,并说明相应的类来绘制
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发布时间：2022-04-28 11:52
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懂视网
时间：2022-05-10 08:56
上一篇我们讲解到Matplotlib 中的图例，标题和标签介绍，今天我们开始正式画图。这个教程中我们会涉及条形图、直方图和散点图。我们先来看条形图：
条形图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.bar([1,3,5,7,9],[5,2,7,8,2], label="Example one")
plt.bar([2,4,6,8,10],[8,6,2,5,6], label="Example two", color='g')
plt.legend()
plt.xlabel('bar number')
plt.ylabel('bar height')
plt.title('Epic Graph
Another Line! Whoa')
plt.show()plt.bar为我们创建条形图。 如果你没有明确选择一种颜色，那么虽然做了多个图，所有的条看起来会一样。 这让我们有机会使用一个新的 Matplotlib 自定义选项。 你可以在任何类型的绘图中使用颜色，例如g为绿色，b为蓝色，r为红色，等等。 你还可以使用十六进制颜色代码，如#191970。
接下来，我们会讲解直方图。 直方图非常像条形图，倾向于通过将区段组合在一起来显示分布。 这个例子可能是年龄的分组，或测试的分数。 我们并不是显示每一组的年龄，而是按照 20 ~ 25，25 ~ 30… 等等来显示年龄。 这里有一个例子：
直方图
import matplotlib.pyplot as plt
population_ages = [22,55,62,45,21,22,34,42,42,4,99,102,110,120,121,122,130,111,115,112,80,75,65,54,44,43,42,48]
bins = [0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,110,120,130]
plt.hist(population_ages, bins, histtype='bar', rwidth=0.8)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Interesting Graph
Check it out')
plt.legend()
plt.show()产生的图表为：
对于plt.hist，你首先需要放入所有的值，然后指定放入哪个桶或容器。 在我们的例子中，我们绘制了一堆年龄，并希望以 10 年的增量来显示它们。 我们将条形的宽度设为 0.8，但是如果你想让条形变宽，或者变窄，你可以选择其他的宽度。
接下来，我们将介绍散点图。散点图通常用于比较两个变量来寻找相关性或分组，如果你在 3 维绘制则是 3 个。
散点图
散点图的一些示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3,4,5,6,7,8]
y = [5,2,4,2,1,4,5,2]
plt.scatter(x,y, label='skitscat', color='k', s=25, marker="o")
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Interesting Graph
Check it out')
plt.legend()
plt.show()结果为：
Tip:
plt.scatter不仅允许我们绘制x和y，而且还可以让我们决定所使用的标记颜色，大小和类型。
热心网友
时间：2022-05-10 06:04
