笔记1_绘图与可视化

初涉matplotlib

简明线性图

代码1:

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

data = np.arrange(10)

In:data

Out:array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

put.plot(data)

结果如下图:

代码2:

# -*- coding: utf-8 -*-

# import matplotlib.pyplot as plt

# plt.plot([1,2,3,4,5],[2,5,8,12,18],'ro')

# plt.show()

import matplotlib.pyplotas plt

import numpyas np

data = np.arange(10)

plt.plot(data)

plt.show()

结果如下图:

图片与子图

注意:没有show是显示不出来的

plt.show()

代码1

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpyas np

import matplotlib.pyplotas plt

fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)

ax1 = fig.add_subplot(2,2,2)

ax1 = fig.add_subplot(2,2,3)

# plt.plot(1.5,3.5,-2,1.6)

plt.plot(np.random.randn(50).cumsum(),'k--')

plt.show()

单个子图绘制的可视化





颜色、标记、线类型

刻度、标签、图例

注释与子图加工

将图片保存到文件

matplotlib设置



使用pandas和seaborn绘图

折线图

柱状图

直方图

密度图

散点图或点图

分面网络或分类数据



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