python数据可视化学习1
1 import matplotlib.pyplot as plt 2 input_values = [1,2,3,4,5] #输入值 3 squares = [1,4,9,16,25] #输出值 4 plt.plot(input_values,squares,linewidth = 5) #如果没有输入值 则从0开始 5 # 设置图标标题，并给坐标轴加上标签 6 plt.title("Square Numbers",fontsize = 24) 7 plt.xlabel('Value',fontsize = 14) 8 plt.ylabel("Square of Value",fontsize = 14) 9 10 #设置可读标记的大小 11 plt.tick_params(axis = 'both',labelsize = 14) #xy轴都要就用both 标签大小 12 plt.show()
1 import matplotlib.pyplot as plt 2 x_values = [1,2,3,4,5] 3 y_values = [1,4,9,16,25] 4 plt.scatter(x_values,y_values,s=100) #点的尺寸 5 #设置标题加标签 6 plt.title('Square Numbers',fontsize = 24) 7 plt.xlabel('Value ' ,fontsize = 14) 8 plt.ylabel('Square of Value',fontsize = 14) 9 10 #设置可读标记的大小 11 plt.tick_params(axis = 'both',which = 'major',labelsize = 14) 12 plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt x_values = list(range(1,1001)) #列表 1~1000 y_values = [x**2 for x in x_values] plt.scatter(x_values,y_values,c='red',edgecolor = 'none',s=40) #颜色 轮廓颜色 点的尺寸 也可以（0,0,0.8） 这里取0~1代表红绿蓝分量 越大越深 #设置标题加标签 plt.title('Square Numbers',fontsize = 24) plt.xlabel('Value ' ,fontsize = 14) plt.ylabel('Square of Value',fontsize = 14) #设置可读标记的大小 plt.tick_params(axis = 'both',which = 'major',labelsize = 14) #设置每个坐标轴的取值范围 plt.axis([0,1100,0,1100000]) #x 0~1100 y 0~1100000 plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt x_values = list(range(1001)) #列表 1~1000 y_values = [x**2 for x in x_values] plt.scatter(x_values,y_values,c=y_values,cmap = plt.cm.Blues,edgecolor = 'none',s=40) #颜色设置成一个y值的列表 然后y小则浅蓝 大则深蓝 轮廓颜色 点的尺寸 #设置标题加标签 plt.title('Square Numbers',fontsize = 24) plt.xlabel('Value ' ,fontsize = 14) plt.ylabel('Square of Value',fontsize = 14) #设置可读标记的大小 plt.tick_params(axis = 'both',which = 'major',labelsize = 14) #设置每个坐标轴的取值范围 plt.axis([0,1100,0,1100000]) #x 0~1100 y 0~1100000 plt.show()
plk.savefig('squares_plot.png',bbox_inches = 'tight') 可以直接保存 第一个为文件名 第二个为裁去多余部分
from random import choice class RandomWalk(): '''一个生成随机漫步数据的类''' def __init__(self,num_points = 5000): '''初始化随机漫步的属性''' self.num_points = num_points #所有随机漫步都始于(0,0) self.x_values = [0] self.y_values = [0] def fill_walk(self): '''计算随机漫步包含的所有点''' #不断漫步，知道列表达到指定的长度 while len(self.x_values)<self.num_points: #决定前进方向以级演这个方向前进的举例 x_direction = choice ([1,-1]) x_distance = choice([0,1,2,3,4]) x_step = x_direction * x_distance y_direction = choice ([1,-1]) y_distance = choice ([0,1,2,3,4]) y_step = y_direction * y_distance #拒绝原地踏步 if x_step == 0 and y_step == 0: continue #计算下一个点的x和y值 next_x = self.x_values[-1] + x_step #-1是最后一个 next_y = self.y_values[-1] + y_step self.x_values.append(next_x) self.y_values.append(next_y)
import matplotlib.pyplot as plt from random_walk import RandomWalk #创建一个randomwalk实例 并绘制所有点
while True:
rw = RandomWalk()
rw.fill_walk()
plt.scatter(rw.x_values,rw.y_values,s=15)
plt.show()
keep_running=input('Make another walk?(y/n): ')
if keep_running == 'n':
break
import matplotlib.pyplot as plt from random_walk import RandomWalk #创建一个randomwalk实例 并绘制所有点 while True: rw = RandomWalk(200000) #增加点数 rw.fill_walk() #设置绘图窗口的尺寸 plt.figure(dpi=128,figsize = (10,6)) #分辨率 point_numbers = list(range(rw.num_points)) #设置了每个漫步点的编号来作为颜色 plt.scatter(rw.x_values,rw.y_values,s=1,c=point_numbers, #参数c位编号列表 cmap = plt.cm.Blues,edgecolor = 'none') #蓝色映射 plt.scatter(0,0,c='green',edgecolors = 'none',s=100) #起点 plt.scatter(rw.x_values[-1],rw.y_values[-1],c='red',edgecolors = 'none', s=100) #终点 plt.axes().get_xaxis().set_visible(False) #影藏坐标轴 plt.axes().get_yaxis().set_visible(False) plt.show() keep_running=input('Make another walk?(y/n): ') if keep_running == 'n': break
