介绘图折线图单线多线子图

提供的一个绘图库通过该库我们可以很容易的绘制出折线图、直方图、散点图、饼图等丰富的统计图安装使用

pip

在进行数据分析时可视化工作是一个十分重要的环节数据可视化可以让我们更加直观、清晰的了解数据Matplotlib

下面我们来学习一下如何使用

plt.rcParams[axes.unicode_minus]

False

plt.show()我们在使用中文时可能会现乱码的问题可以通过如下方式解决

[SimHei]我们还可以改变折线的样式、颜色等通过示例来看一下。

from

linestyle线的样式主要包括-、--、-.、:plt.plot(x,

colorred,

有时候我们可能存在多个指标对比的情况也就是需要在一个图中绘制多条折线比如我们要了解张三、李四随着年龄增长体重的变化情况示例如下所示

from

pltplt.rcParams[font.sans-serif]

[SimHei]x

散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势我们通过示例来具体看一下如何绘制散点图。

from

直方图也被称为质量分布图主要用来表示数据的分布情况我们通过示例来看一下如何绘制直方图。

from

npplt.rcParams[font.sans-serif]

[SimHei]

plt.rcParams[axes.unicode_minus]

False#

np.random.randn(4000)bins直方图条目数

alpha透明度

首先我们来看一下如何绘制纵向条形图以学生成绩为例看一下具体实现。

from

npplt.rcParams[font.sans-serif]

[SimHei]

plt.rcParams[axes.unicode_minus]

Falsearr

rect.get_height()plt.text(rect.get_x()

rect.get_width()

npplt.rcParams[font.sans-serif]

[SimHei]

plt.rcParams[axes.unicode_minus]

Falsearr

最后我们来看一下一个学生要同时显示语文和数学两门成绩时如何通过

Matplotlib

rect.get_height()plt.text(rect.get_x()

rect.get_width()

rect.get_height()plt.text(rect.get_x()

rect.get_width()

npplt.rcParams[font.sans-serif]

[SimHei]

plt.rcParams[axes.unicode_minus]

Falselabel_list