Python数据挖掘基础(一)：Matplotlib

Bertha ·

更新时间:2024-11-15

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目录1. 绘制折线图2. 绘制柱状图3. 绘制直方图4. 绘制饼图5. 解决中文乱码问题5.1 windows版5.2 Mac版 1. 绘制折线图

折线图将值标注成点，并通过直线将这些点按照某种顺序连接起来形成的图。场景：数据在一个有序的因变量上的变化，它的特点是反应事物随类别而变化的趋势，可以清晰展现数据的增减趋势、增减的速率、增减的规律、峰值等特征。优点：

能很好的展现沿某个维度的变化趋势能比较多组数据在同一个维度上的趋势适合展现较大数据集

需求1: 画出厦门及北京两个城市11点到12点1小时内每分钟的温度变化折线图。厦门温度范围在15度~18度 北京温度范围在1度~3度。示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import random
# 1.创建一个新图 简单理解为一个画板
# figsize可选：指定图的宽高 dpi: 图的分辨率 返回一个fig对象
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
# 2.构造x,y坐标的数据
x = range(60)  # x坐标: 模拟0-60分钟
# random.uniform用于生成一个指定范围内的随机符点数
y_xiamen = [random.uniform(15,18) for i in range(60)]  # 厦门温度
y_beijing = [random.uniform(1,3) for i in range(60)]  # 北京温度
# 3.画折线图
plt.plot(x, y_xiamen, label="厦门")  # 厦门温度显示
# color: 颜色 linestyle: 线型
plt.plot(x, y_beijing, label="北京", color="r", linestyle="--")  # 北京温度显示
# 4.美化折线图
# 构造中文列表的字符串
x_ch = ["11点{}分".format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)
# 4.1 添加刻度: 修改x,y坐标的刻度
plt.xticks(x[::5], x_ch[::5])  # x: 要显示的刻度值
plt.yticks(y_ticks[::5])
# plt.yticks(y_ticks[::5])
# 4.2 增加标题 x轴/y轴描述信息
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度")
plt.title("一些城市中午11点0分到12点之间的温度变化图示")
# 4.3 添加图例: 默认值为最佳loc="best" 也可以省略 可以根据实际情况自行设置
# loc除了设置为best之外 还有可以设置为 upper/lower/center left/right/center 并且可以使用数字代替 
# plt.legend(loc="center left")
plt.legend(loc=2) # 2代表左上 写数字并不直观
plt.legend(loc="best")  # 0,"best" 代表右上
plt.savefig("weather.png")  # 保存图形到本地
# 5.显示图形
plt.show()

上述代码执行结果如下：
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作者：Amo Xiang