python数据可视化之matplotlib.pyplot基础以及折线图

2021-07-18 15:38:20 作者：Arwen_H

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,这篇文章主要给大家介绍了关于python数据可视化之matplotlib.pyplot基础以及折线图的相关资料,需要的朋友可以参考下

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

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

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

rcParams[‘font.sans-serif'] 图表中文字体：plt.rcParams[‘font.sans-serif']=[‘SimHei']微软雅黑；或=[‘Microsoft Yahei']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

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

实际应用案例

因案例涉及机密数据，只展示数据可视化的过程及结果，先放结果输出的样式

import pandas as pd #导入pandas库 import pymysql as mysql #导入mysql库 import matplotlib.pyplot as plt #导入数据可视化库 import numpy as np #导入numpy库 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft Yahei'] #指定文字字体格式为微软雅黑字段 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False connection=mysql.connect(host='数据库ip',port='端口',user='用户账号',password='登录密码',db='连接的库名',charset='utf8')#设置连接数据库的参数 select=connection.cursor()#创建游标 select.execute("SELECT * FROM tabel")#写入SQL查询语句 zd=list((pd.DataFrame(list(select.description)))[0])#获取查询结果的列名 sqldata=select.fetchall()#获取查询结果 select.close #关闭查询 connection.close #关闭数据库接接 data1=pd.DataFrame(list(sqldata)) #将数据转化成df类型 data1.columns=zd #将列名重置为查询结果列名 plt.figure(figsize=(10,5)) #设置图表大小，长10，宽5 plt.plot(data1['机器A拟合度'],label='机器A准确率',color='#aa0000',linestyle='-',linewidth=3)#画机器A准确率的线条 plt.plot(data1['人工A拟合度'],label='人工A准确率',color='#aa0000',linestyle=':',linewidth=3)#画人工A准确率的线条 plt.plot(data1['机器B拟合度'],label='机器B准确率',color='#666666',linestyle='-',linewidth=3)#画机器B准确率的线条 plt.plot(data1['人工B拟合度'],label='人工B准确率',color='#666666',linestyle=':',linewidth=3)#画人工B准确率的线条 plt.plot([0,7],[0.9,0.9],color='g',linestyle='-.',linewidth=1)#画一根绿色的辅助线，x轴从0到7，Y轴为0.9 plt.xticks(np.arange(8),('wk23','wk24','wk25','wk26','wk27','wk28','wk29','wk30'))#更改图表X标签为制定内容 plt.legend(loc=4)#将图例说明放在图表的右下角 plt.title('人机绝对准确率6.4-7.29',fontsize=20)#命名图表名称，设置字体大小 plt.xlabel('周',fontsize=20)#设置X轴名称及字体大小 plt.ylabel('准确率%',fontsize=20)#设置Y轴名称及字体大小

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