matplotlib基本使用(一)

matplotlib是最流行的Python底层绘图库，主要做数据可视化图表,名字取材于MATLAB，模仿MATLAB构建
为什么要学习matplotlib?

能将数据进行可视化,更直观的呈现

使数据更加客观、更具说服力

好了我摊牌了，以上全都是我复制的

csdn上看到大佬做出来这个…………我🍋了

通过下面的小例子我们来看一下matplotlib该如何简单的使用：
假设一天中每隔两个小时(range(2,26,2))的气温(℃)分别是[15, 13, 14.5, 17, 20, 25, 26, 26, 27, 22, 18, 15]

from matplotlib import pyplot as plt 


# x轴和y轴的数据一起组成了所有要绘制出的坐标 -> (2, 15), (4, 13), (6, 14.5), balabalabla.... 
# 数据在x轴的位置，是一个可迭代对象 
x = range(2, 26, 2) 
# 数据在y轴的位置，是一个可迭代对象 
y = [15, 13, 14, 5 , 17, 20, 25, 26, 27, 22, 18, 15] 

# 设置图片大小
# figure图形图标的意思，通过实例化一个figure并且传递参数，能够在后台自动使用该figure实例 
# 在图像模糊的时候可以传入dpi参数，让图片更加清晰 
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) 

# 绘图 
plt.plot(x, y) 

# 设置x轴的刻度 
_xtick_labels = [i/2 for i in range(4, 49)] 
plt.xticks(_xtick_labels[::3])  # 刻度太密集我们使用列表的步长来解决 
plt.yticks(range(min(y), max(y) + 1)) 

# 保存 还可以保存成svg这种矢量图 
plt.savefig("./t1.png") 

# 展示 
plt.show()

很单调，很枯燥的这么一个图，别着急，这只是一个入门小案例……那种特别炫酷的，甚至还会动的，我也不会😁

那么问题来了:

如果列表a表示10点到12点的每一分钟的气温,如何绘制折线图观察每分钟气温的变化情况?

a= [random.randint(20, 35) for i in range(120)]

from matplotlib import pyplot as plt
import random

# 这玩意不支持中文，这句话可以设置一下支持中文的字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']

x = range(0, 120)
random.seed(10)  # 设置随机种子，让不同时候随机得到的结果都一样
y = [random.randint(20, 35) for i in range(120)]

plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

# 绘图
plt.plot(x, y)

# 设置x轴的刻度
_xtick_labels = ["10点{}分".format(i) for i in range(60)]
_xtick_labels += ["11点{}分".format(i) for i in range(60)]
# 取步长，数字和字符串一一对应，数据的长度一样  rotation可以让字符串旋转90°
plt.xticks(list(x)[::3], _xtick_labels[::3], rotation=45)

# 给图像添加描述信息，可以让别人更好的观察数据
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度 单位(℃)")
plt.title("10点到12点每分钟的气温变化情况")

# 保存
plt.savefig("./t1.png")

# 展示
plt.show()

可以看到，还是那么的枯燥与单调

好，来点稍微不枯燥的：

假设大家在30岁的时候，根据自己的实际情况，统计出来了从11岁到30岁每年交的女(男)朋友的数量如列表a，请绘制出该数据的折线图，以便分析自己每年交女(男)朋友的数量走势
a = [1, 0, 1, 1, 2, 4, 3, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 5, 4, 3, 3, 1, 1, 1]
要求 y轴表示个数，x轴表示岁数，比如11岁，12岁等

from matplotlib import pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']

y = [1, 0, 1, 1, 2, 4, 3, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 5, 4, 3, 3, 1, 1, 1]
x = range(11, 31)

# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

plt.plot(x, y)

# 设置x轴可读
_xtick_labels = ["{}岁".format(i) for i in x]
plt.xticks(x, _xtick_labels)
plt.yticks(range(0, 9))

# 绘制网格 alpha是透明度
plt.grid(alpha=0.4)

# 保存
plt.savefig("./t1.png")

# 展示
plt.show()

我承认这个图还是那个吊样子……别着急，我们开始分析分析

你看奥，14之前咱就不看了，在16岁的时候应该是初入爱河，但是又非常的放荡不羁，所以断断续续交了4个女(男)朋友，
18岁的时候成人了，多多少少成熟了一些，只谈了两个。这时候啊应该上大学了，见到好看的小哥哥小姐姐就像拥有，于是不停地修炼爱情，交往数量成上升趋势。
22岁毕业了，在大学里你已经修炼成了海王，到社会上开始全面撒网，创造了当年谈6个对象的巅峰记录。
再之后随着年龄的增长，玩不动了，逐渐趋于稳定，开始找那么最后一个人余生鲜衣怒马，陪你看烈焰繁华。

没完呢，怎么滴也得做出个像样的图吧~
现在奥，你已经找到那个满眼都是你的女(男)朋友了，然后你俩闲着没有事想找点刺激。

假设你和你伴侣在30岁的时候，根据自己的实际情况，统计出来了你和Ta各自从11岁到30岁每年交的女(男)朋友的数量如列表a和b，请在一个图中绘制出该数据的折线图，以便比较自己和你身边这个人20年间的差异，同时分析每年交女(男)朋友的数量走势
a = [1, 0, 1, 1, 2, 4, 3, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 5, 4, 3, 3, 1, 1, 1]
b = [1, 0, 3, 1, 2, 2, 3, 3, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
要求: y轴表示个数，x轴表示岁数,比如11岁,12岁等

from matplotlib import pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']

y_1 = [1, 0, 1, 1, 2, 4, 3, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 5, 4, 3, 3, 1, 1, 1]
y_2 = [1, 0, 3, 1, 2, 2, 3, 3, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
x = range(11, 31)

# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

plt.plot(x, y_1, label="自己", color="orange", linestyle=":")
plt.plot(x, y_2, label="你的女(男)朋友", color="cyan", linestyle='-.')

# 设置x轴可读
_xtick_labels = ["{}岁".format(i) for i in x]
plt.xticks(x, _xtick_labels)

# 绘制网格
plt.grid(alpha=0.4)

# 添加图例
plt.legend(loc="upper left")

# 保存
plt.savefig("./t1.png")

# 展示
plt.show()

作为线性图的替代，可以使用以下格式化字符，在plot函数里的linestyle指定。