python數據可視化之matplotlib.pyplot基礎以及折線圖

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不論是數據挖掘還是數據建模，都免不瞭數據可視化的問題。對於Python來說，Matplotlib是最著名的繪圖庫，它主要用於二維繪圖，當然它也可以進行簡單的三維繪圖(基於spyder)。

– 模塊引用

import matplotlib.pyplot as plt #引用畫圖庫中的pyplot模塊

-折線條圖

語法

import matplotlib.pyplot as plt
data=[1,2,3,4,5,4,2,4,6,7] #隨便創建瞭一個數據
plt.plot(data) #引用畫圖庫中的pyplot模塊

plot參數

基本折線圖不能滿足，這時就需plot的參數來進行調整

美化示例：

import matplotlib.pyplot as plt
yy=[1,2,3,4,5,4,2,4,6,7]#隨便創建瞭一個數據
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='數據一')#color指定線條顏色，labeL標簽內容
plt.plot(xx,color='g',linewidth=2,linestyle='--',label='數據二')#linewidth指定線條粗細
plt.plot(zz,color='b',linewidth=0.5,linestyle='-',label='數據三')#linestyle指定線形為點
plt.legend(loc=2)#標簽展示位置，數字代表標簽具位置
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軸標簽范圍為0-10

plt常用參數有：

官網詳細說明點這裡

屬性 描述
xlabel 設置當前軸的x軸標簽:plt.xlabel(‘X標簽名’)
ylabel 設置當前軸的y軸標簽:plt.xlabel(‘y標簽名’)
title 設置當前軸的標題：plt.title(‘圖例標題名’)
ylim 獲取或設置當前軸的y限制，plt.ylim(0,6)Y軸范圍0-6；Xlim同理懶的寫瞭
legend 在軸上放置圖例:legend()無參數自動識別，也可用數字指定位置1,2,3,4試著來
show 展示所畫圖，spyder一般直接運行不需要此步
grid plt.grid()打開或關閉軸網格，網格一樣能設置顏色線型
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[‘axes.unicode_minus’] 圖表軸負數符號顯示問題：plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False

plt常畫圖例有：

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

plot常用參數有：

官網詳細說明點這裡

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 或十六進制字符串（’#008000’）
linewidth 線條粗細：linewidth=1.=5.=0.3
linestyle 線條形狀：linestyle=’–'(虛線);linestyle=’:'(點線);linestyle=’-.'(短線加點)；
label 數據標簽內容：label=‘數據一’,數據標簽展示位置需另說明plt.legend(loc=1)數字為標簽位置

實際應用案例

因案例涉及機密數據，隻展示數據可視化的過程及結果，先放結果輸出的樣式

import pandas as pd #導入pandas庫
import pymysql as mysql #導入mysql庫
import matplotlib.pyplot as plt #導入數據可視化庫
import numpy as np #導入numpy庫
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='數據庫ip',port='端口',user='用戶賬號',password='登錄密碼',db='連接的庫名',charset='utf8')#設置連接數據庫的參數
select=connection.cursor()#創建遊標
select.execute("SELECT * FROM tabel")#寫入SQL查詢語句
zd=list((pd.DataFrame(list(select.description)))[0])#獲取查詢結果的列名
sqldata=select.fetchall()#獲取查詢結果
select.close #關閉查詢
connection.close #關閉數據庫接接
data1=pd.DataFrame(list(sqldata)) #將數據轉化成df類型
data1.columns=zd #將列名重置為查詢結果列名

plt.figure(figsize=(10,5)) #設置圖表大小，長10，寬5
plt.plot(data1['機器A擬合度'],label='機器A準確率',color='#aa0000',linestyle='-',linewidth=3)#畫機器A準確率的線條
plt.plot(data1['人工A擬合度'],label='人工A準確率',color='#aa0000',linestyle=':',linewidth=3)#畫人工A準確率的線條
plt.plot(data1['機器B擬合度'],label='機器B準確率',color='#666666',linestyle='-',linewidth=3)#畫機器B準確率的線條
plt.plot(data1['人工B擬合度'],label='人工B準確率',color='#666666',linestyle=':',linewidth=3)#畫人工B準確率的線條
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標簽為制定內容
plt.legend(loc=4)#將圖例說明放在圖表的右下角
plt.title('人機絕對準確率6.4-7.29',fontsize=20)#命名圖表名稱，設置字體大小
plt.xlabel('周',fontsize=20)#設置X軸名稱及字體大小
plt.ylabel('準確率%',fontsize=20)#設置Y軸名稱及字體大小

總結

到此這篇關於python數據可視化之matplotlib.pyplot基礎以及折線圖的文章就介紹到這瞭,更多相關python matplotlib.pyplot折線圖內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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