数据可视化<第一天>

2019年5月19日 107次阅读 来源: 人生苦短_我用Python

数据可视化

数据可视化是指通过可视化表示来探索数据，它与数据挖掘紧密相关
而数据挖掘指的是使用代码来探索数据集的规律和关联
数据集可以是用一行代码就能表示的小型数字列表，也可以是数以千兆的字节的数据
以引人注目的简洁方式呈现数据，让观看者能够明白其含义
发现数据集中原本未意识到的规律和含义

下面我们将使用matplotlib（一个数学绘图库）来制作简单的图表
如折线图，散点图

还将使用Pygal包，该包可在用户与图表交互时突出元素以及调整其大小
还可以轻松调整图表的尺寸

一，绘制简单的折线图

1.

下面来使用matplotlib绘制一个简单的折线图，再对其进行订制
以实现信息更丰富的数据可视化
我们将使用平方数序列1，4，9，16和25来绘制图表

import matplotlib.pyplot as plt

squares = [1,4,9,16,25]

plt.plot(squares)
plt.show()

我们首先导入了模块pyplot，并指定别名plt
创建一个列表储存平方数，再将这个列表传递给函数plot()
这个函数尝试根据这些数字绘制出图形，plt.show()打开matplotlib查看器
并显示绘制的图形

《数据可视化<第一天>》” /></p><h3>2.修改标签文字和线条粗细</h3><p>matplotlib可以调整可视化的各个方面<br /> 下面通过定制来改善这个图形的可读性，如下所示：</p><pre><code>import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = ['STFangsong'] squares = [1,4,9,16,25] plt.plot(squares,linewidth=5) #设置图表标题，并给坐标轴加上标签 plt.title('示例折线图',fontsize=24) plt.xlabel('value',fontsize=14) plt.ylabel('square of value',fontsize=14) #设置刻度标记的大小 plt.tick_params(axis='both',labelsize=14) plt.show() </code></pre><p>参数linewidth决定了plot()绘制的线条粗细，函数title()给图表指定标题<br /> <code>这里我使用的华文仿宋字体显示中文，代码见上</code><br /> fontsize指定了图表中文字的大小<br /> 函数xlabel()和ylabel()为每条轴设置标题<br /> 函数tick_params()设置刻度的样式<br /> 其中指定的实参将影响x轴和y轴上的刻度(axis=’both’)<br /> 并将刻度标记的字号设置为14(labelsize=14)</p><p>最终显示如下：</p><p> <img layer-src=     原文作者：人生苦短_我用Python
    原文地址: https://www.jianshu.com/p/0847558bdc16
    本文转自网络文章，转载此文章仅为分享知识，如有侵权，请联系博主进行删除。

点赞