python之matplotlib.pyplot基础及折线图

不论是数据挖掘还是数据建模，都免不了数据可视化的问题。对于Python来说，Matplotlib是最著名的绘图库，它主要用于二维绘图，当然它也可以进行简单的三维绘图(基于spyder)。

-模块引用

import matplotlib.pyplot as plt #引用画图库中的pyplot模块

-折线条图

• 语法

import matplotlib.pyplot as plt
data=[1,2,3,4,5,4,2,4,6,7] #随便创建了一个数据
plt.plot(data) #引用画图库中的pyplot模块

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• plot参数
  基本折线图不能满足，这时就需plot的参数来进行调整
  
  • 美化示例：

import matplotlib.pyplot as plt
yy=[1,2,3,4,5,4,2,4,6,7]#随便创建了一个数据
xx=[3,5,4,1,2,3,4,5,6,3]
zz=[2,3,4,6,4,3,2,4,5,6]
plt.plot(yy,color='r',linewidth=5,linestyle=':',label='数据一')#color指定线条颜色，labeL标签内容
plt.plot(xx,color='g',linewidth=2,linestyle='--',label='数据二')#linewidth指定线条粗细
plt.plot(zz,color='b',linewidth=0.5,linestyle='-',label='数据三')#linestyle指定线形为点
plt.legend(loc=2)#标签展示位置，数字代表标签具位置
plt.xlabel('X轴称')
plt.ylabel('Y轴的名称')
plt.title('2018.7.30折线图示例')
plt.ylim(0,10)#Y轴标签范围为0-10

• plt常用参数有：
  官网详细说明点这里

属性	描述
xlabel	设置当前轴的x轴标签:plt.xlabel(‘X标签名’)
ylabel	设置当前轴的y轴标签:plt.xlabel(‘y标签名’)
title	设置当前轴的标题：plt.title(‘图例标题名’)
ylim	获取或设置当前轴的y限制，plt.ylim(0,6)Y轴范围0-6；Xlim同理懒的写了
legend	在轴上放置图例:legend()无参数自动识别，也可用数字指定位置1,2,3,4试着来
show	展示所画图，spyder一般直接运行不需要此步
grid	plt.grid()打开或关闭轴网格，网格一样能设置颜色线型
rcParams[‘font.sans-serif’]	图表中文字体：plt.rcParams[‘font.sans-serif’]=[‘Microsoft Yahei’]微软雅黑；或=[SimHei]黑体
rcParams[‘axes.unicode_minus’]	图表轴负数符号显示问题：plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False

• plt常画图例有：
  官网详细说明点这里

属性	描述
plot	绘制y与x作为线和/或标记。
plot_date	绘制包含日期的数据。
acorr	绘制x的自相关。
axhline	在轴上添加一条水平线。
bar	制作条形图。
barh	制作一个水平条形图。
hist	绘制直方图
hist2d	制作2D直方图。
scatter	y与x的散点图，具有不同的标记大小和/或颜色。
stackplot	绘制堆积区域图。

• plot常用参数有：
  官网详细说明点这里

属性	描述
color	字体颜色：color=’r’；b、g、r、c、m、y、k、w 或者blue、green、red、cyan、magenta、yellow、black、whtite 或十六进制字符串（’#008000’）
linewidth	线条粗细：linewidth=1.=5.=0.3
linestyle	线条形状：linestyle=’–’(虚线);linestyle=’:’(点线);linestyle=’-.’(短线加点)；
label	数据标签内容：label=’数据一’,数据标签展示位置需另说明plt.legend(loc=1)数字为标签位置

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