python數(shù)據(jù)可視化matplotlib.pyplot的用法

這篇文章主要介紹“python數(shù)據(jù)可視化matplotlib.pyplot的用法”，在日常操作中，相信很多人在python數(shù)據(jù)可視化matplotlib.pyplot的用法問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡(jiǎn)單好用的操作方法，希望對(duì)大家解答”python數(shù)據(jù)可視化matplotlib.pyplot的用法”的疑惑有所幫助！接下來，請(qǐng)跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧！

不論是數(shù)據(jù)挖掘還是數(shù)據(jù)建模，都免不了數(shù)據(jù)可視化的問題。對(duì)于Python來說，Matplotlib是最著名的繪圖庫，它主要用于二維繪圖，當(dāng)然它也可以進(jìn)行簡(jiǎn)單的三維繪圖(基于spyder)。

- 模塊引用

import matplotlib.pyplot as plt #引用畫圖庫中的pyplot模塊

-折線條圖

語法

import matplotlib.pyplot as plt
data=[1,2,3,4,5,4,2,4,6,7] #隨便創(chuàng)建了一個(gè)數(shù)據(jù)
plt.plot(data) #引用畫圖庫中的pyplot模塊

plot參數(shù)

基本折線圖不能滿足，這時(shí)就需plot的參數(shù)來進(jìn)行調(diào)整

美化示例：

import matplotlib.pyplot as plt
yy=[1,2,3,4,5,4,2,4,6,7]#隨便創(chuàng)建了一個(gè)數(shù)據(jù)
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='數(shù)據(jù)一')#color指定線條顏色，labeL標(biāo)簽內(nèi)容
plt.plot(xx,color='g',linewidth=2,linestyle='--',label='數(shù)據(jù)二')#linewidth指定線條粗細(xì)
plt.plot(zz,color='b',linewidth=0.5,linestyle='-',label='數(shù)據(jù)三')#linestyle指定線形為點(diǎn)
plt.legend(loc=2)#標(biāo)簽展示位置，數(shù)字代表標(biāo)簽具位置
plt.xlabel('X軸稱')
plt.ylabel('Y軸的名稱')
plt.title('2018.7.30折線圖示例')
plt.ylim(0,10)#Y軸標(biāo)簽范圍為0-10

plt常用參數(shù)有：

官網(wǎng)詳細(xì)說明點(diǎn)這里

plt常畫圖例有：

官網(wǎng)詳細(xì)說明點(diǎn)這里

plot常用參數(shù)有：

官網(wǎng)詳細(xì)說明點(diǎn)這里

實(shí)際應(yīng)用案例

因案例涉及機(jī)密數(shù)據(jù)，只展示數(shù)據(jù)可視化的過程及結(jié)果，先放結(jié)果輸出的樣式

import pandas as pd #導(dǎo)入pandas庫
import pymysql as mysql #導(dǎo)入mysql庫
import matplotlib.pyplot as plt #導(dǎo)入數(shù)據(jù)可視化庫
import numpy as np #導(dǎo)入numpy庫
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft Yahei'] #指定文字字體格式為微軟雅黑字段
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

connection=mysql.connect(host='數(shù)據(jù)庫ip',port='端口',user='用戶賬號(hào)',password='登錄密碼',db='連接的庫名',charset='utf8')#設(shè)置連接數(shù)據(jù)庫的參數(shù)
select=connection.cursor()#創(chuàng)建游標(biāo)
select.execute("SELECT * FROM tabel")#寫入SQL查詢語句
zd=list((pd.DataFrame(list(select.description)))[0])#獲取查詢結(jié)果的列名
sqldata=select.fetchall()#獲取查詢結(jié)果
select.close #關(guān)閉查詢
connection.close #關(guān)閉數(shù)據(jù)庫接接
data1=pd.DataFrame(list(sqldata)) #將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成df類型
data1.columns=zd #將列名重置為查詢結(jié)果列名

plt.figure(figsize=(10,5)) #設(shè)置圖表大小，長(zhǎng)10，寬5
plt.plot(data1['機(jī)器A擬合度'],label='機(jī)器A準(zhǔn)確率',color='#aa0000',linestyle='-',linewidth=3)#畫機(jī)器A準(zhǔn)確率的線條
plt.plot(data1['人工A擬合度'],label='人工A準(zhǔn)確率',color='#aa0000',linestyle=':',linewidth=3)#畫人工A準(zhǔn)確率的線條
plt.plot(data1['機(jī)器B擬合度'],label='機(jī)器B準(zhǔn)確率',color='#666666',linestyle='-',linewidth=3)#畫機(jī)器B準(zhǔn)確率的線條
plt.plot(data1['人工B擬合度'],label='人工B準(zhǔn)確率',color='#666666',linestyle=':',linewidth=3)#畫人工B準(zhǔn)確率的線條
plt.plot([0,7],[0.9,0.9],color='g',linestyle='-.',linewidth=1)#畫一根綠色的輔助線，x軸從0到7，Y軸為0.9
plt.xticks(np.arange(8),('wk23','wk24','wk25','wk26','wk27','wk28','wk29','wk30'))#更改圖表X標(biāo)簽為制定內(nèi)容
plt.legend(loc=4)#將圖例說明放在圖表的右下角
plt.title('人機(jī)絕對(duì)準(zhǔn)確率6.4-7.29',fontsize=20)#命名圖表名稱，設(shè)置字體大小
plt.xlabel('周',fontsize=20)#設(shè)置X軸名稱及字體大小
plt.ylabel('準(zhǔn)確率%',fontsize=20)#設(shè)置Y軸名稱及字體大小

到此，關(guān)于“python數(shù)據(jù)可視化matplotlib.pyplot的用法”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬?shí)用的文章！