数据分析篇（一）

数据的可视化是能够更直观的呈现，同时更具有说服力

折线图

首先，折线图是一个一个坐标连接起来，我们看到的就是折线图。

实例：

首先我们需要安装matplotlib模块：pip install matplotlib

# 导入matplotlib模块中的pyplot来帮助我们画图

# 给他一个别名 plt

from matplotlib import pyplot as plt

'''

上面也说了，折线图就是一个一个坐标连起来的，我们写几个坐标

(1,3),(2,6),(3,1),(4,7),(5,4)

我们就用这几个坐标来完成我们的绘图

'''

# 定义我们的x轴,上面我们的x轴为1,2,3,4,5

# 我们直接可以range(1,6)

x = range(1,6)

# 定义y轴

y = [3,6,1,7,4]

# 画图,传入x,y来绘图

plt.plot(x,y)

# 把图片弹出来

plt.show()

就可以看到一张这样的图弹出来：

同样我们还可以设置图片的大小，可以让图片更加清晰，也可以将图片保存在本地。

1.1、添加图片大小，加清晰度

我们需要在绘图之前加上：

# 设置图片的大小和清晰度

# figsize表示大小，dip表示清晰度

plt.figure(figsize=(18,8),dip = 50)

# 如果想让x轴的刻度再密集一点，可以写成：

添加一个x轴刻度：

# 让x轴刻度更加密集

plt.xticks([i/2 for i in range(0,13)])

添加y轴刻度

# 让y轴更加密集,防止取不到y值，所以我们取最小值和最大值+一个任意数

plt.yticks(range(min(y),max(y)+10))

# x轴想要显示汉字怎么办？

只需要：

from matplotlib import font_manager

# 设置中文字体

# windows的字体都在C:/Windows/Fonts文件下。

my_font = font_manager.FontProperties(fname = "C:/Windows/Fonts/simsun.ttc",size=14)

_x = [f'{i}坐标' for i in range(0,7)]

plt.xticks(x,_x,fontproperties=my_font,rotation=45)

# rotation 表示字体旋转45度。

绘图的时候需要一一对应，此时运行不会显示中文，我们需要设置默认字体。就会在x轴每个坐标后添加坐标两个字。

此时效果变成：

添加描述信息：

plt.xlabel("我是X轴",fontproperties=my_font)

plt.ylabel("我是Y轴",fontproperties=my_font)

plt.title("我的第一个折线图！",fontproperties=my_font)

添加网格(alpha表示透明度)

plt.grid(alpha=0.5)

图片的保存

# 保存到当前文件夹

plt.asvefig(./1.png)

如果你需要绘制两条折线(y轴不一样)，直接再添加一个：

plt.plot(x,y2)即可。

如果是两条折线图，可以再右上角设置那条线表示什么或者颜色。

比如：

plt.plot(x,y1,lable='我是y1')

plt.plot(x,y2,lable='我是y1')

# 设置中文字体，只有在legend函数中设置字体是prop，其他都是fontproperties。

plt.legend(prop=my_font)

# plot还有其他参数 color表示参数，linestyle表示线条风格，比如写上linestyle='--'，linewidth设置线条的粗细，alpha表示透明度。

基本代码：

散点图

和折线图的唯一区别就是

plt.plot是折线图，plt.scatter是散点图。

实例：

from matplotlib import pyplot as plt

from matplotlib import font_manager

# 设置中文字体

my_font = font_manager.FontProperties(fname = "C:/Windows/Fonts/simsun.ttc",size=14)

# 天气数据来源http://www.tianqihoubao.com/lishi/wuhan/

# 武汉2018,10月最高温度

y_10 = [25,26,27,28,28,29,27,27,23,24,23,25,23,16,18,21,24,23,18,19,17,22,24,24,22,23,24,25,26,26,27]

# 武汉2018，11月最高温度

y_11 = [25,22,23,24,18,11,9,16,19,18,18,18,18,16,15,14,12,11,14,15,15,16,17,18,18,19,20,20,20,19]

# 十月x轴

x_10 = range(1,32)

# 十一月x轴，中间间隔20来分开

x_11 = range(53,83)

# 设置图形大小

plt.figure(figsize=(15,8),dpi=80)

# 绘制散点图10月

plt.scatter(x_10,y_10,label='10月')

# 绘制闪电图11月

plt.scatter(x_11,y_11,label='11月')

# 图例标题中文 如果需要在左边添加参数loc = "upper left"

plt.legend(prop = my_font)

# 调整刻度显示中文

_x = list(x_10)+list(x_11)

_xticks = [f'10月{i}日'for i in x_10]

_xticks += [f'11月{i-53}日'for i in x_11]

# [::3]表示间隔三个显示

plt.xticks(_x[::3],_xticks[::3],fontProperties = my_font,rotation=45)

# 添加描述信息

plt.xlabel("时间",fontProperties = my_font)

plt.ylabel("温度",fontProperties = my_font)

plt.title("2018",fontProperties = my_font)

# 展示图片

plt.show()

最后效果：