python 데이터 시각 화 된 matplotlib.pyplot 기초 및 접선 도

데이터 발굴 이 든 데이터 모델 링 이 든 데이터 시각 화 문 제 를 피 할 수 없다.Python 에 있어 Matplotlib 는 가장 유명한 그림 갤러리 로 주로 2 차원 그림 을 그 리 는 데 사 용 됩 니 다.물론 간단 한 3 차원 그림(spyder 기반)도 그 릴 수 있 습 니 다.
-모듈 참조

import matplotlib.pyplot as plt #       pyplot  

-접선 도
문법

import matplotlib.pyplot as plt
data=[1,2,3,4,5,4,2,4,6,7] #         
plt.plot(data) #       pyplot  

plot 매개 변수
기본 접 는 선 그림 이 만족 하지 않 을 때 plot 의 매개 변 수 를 조정 해 야 합 니 다.
미화 예시:

import matplotlib.pyplot as plt
yy=[1,2,3,4,5,4,2,4,6,7]#         
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='   ')#color      ，labeL    
plt.plot(xx,color='g',linewidth=2,linestyle='--',label='   ')#linewidth      
plt.plot(zz,color='b',linewidth=0.5,linestyle='-',label='   ')#linestyle      
plt.legend(loc=2)#      ，         
plt.xlabel('X  ')
plt.ylabel('Y    ')
plt.title('2018.7.30     ')
plt.ylim(0,10)#Y      0-10

plt 상용 매개 변 수 는:
홈 페이지 상세 설명 여기.
속성
묘사 하 다.
xlabel
현재 축의 x 축 라벨 설정:plt.xlabel('X 표 서명')
ylabel
현재 축의 y 축 라벨 설정:plt.xlabel('y 표 서명')
title
현재 축의 제목 설정:plt.title('그림 제목 이름')
ylim
현재 축의 y 제한 을 가 져 오 거나 설정 합 니 다.plt.ylim(0,6)Y 축 범위 0-6;Xlim 은 게 으 르 게 썼어 요.
legend
축 에 그림 을 놓 습 니 다:legend()는 매개 변수 없 이 자동 으로 식별 되 고 숫자 로 위 치 를 지정 할 수 있 습 니 다.1,2,3,4 를 시도 해 보 세 요.
show
그림 을 보 여 줍 니 다.spyder 는 보통 이 단계 가 필요 하지 않 습 니 다.
grid
plt.grid()축 격자 를 열거 나 닫 습 니 다.격자 처럼 색상 선형 을 설정 할 수 있 습 니 다.
rcParams[‘font.sans-serif']
도표 중국어 글꼴:plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']마이크로소프트 검은색;또는=['Microsoft Yahei']흑체
rcParams[‘axes.unicode_minus']
도표 축 음수 기호 표시 문제:plt.rcParams['axes.unicodeminus'] = False
plt 는 항상 그림 을 그립 니 다.
홈 페이지 상세 설명 여기.
속성
묘사 하 다.
plot
Y 와 x 를 선과/또는 태그 로 그립 니 다.
plot_date
날 짜 를 포함 하 는 데 이 터 를 그립 니 다.
acorr
x 의 상관 관 계 를 그립 니 다.
axhline
축 에 수평선 을 추가 하 다.
bar
막대 그래프 를 만들다.
barh
수평 막대 그래프 를 만들다.
hist
직사 도 를 그리다
hist2d
2D 직사 도 를 제작 하 다.
scatter
y 와 x 의 산 점 도 는 서로 다른 태그 크기 와/또는 색 을 가지 고 있 습 니 다.
stackplot
퇴적 구역 도 를 그립 니 다.
plot 상용 매개 변 수 는 다음 과 같 습 니 다.
홈 페이지 상세 설명 여기.
속성
묘사 하 다.
color
글꼴 색상:color='r';b.g,r,c,m,y,k,w 또는 blue,green,red,cyan,magenta,yellow,black,whtite 또는 16 진수 문자열('\#008000')
linewidth
선 굵기:linewidth=1.=5.=0.3
linestyle
선 모양:linestyle='C'(점선);linestyle=':'(점선);linestyle='-'(짧 은 선 가산 점);
label
데이터 태그 내용:label='데이터 1',데이터 태그 전시 위 치 는 plt.legend(loc=1)숫자 를 태그 위치 로 설명 해 야 합 니 다.
실제 응용 사례
사례 가 기밀 데이터 와 관련 되 기 때문에 데이터 시각 화 과정 과 결과 만 보 여 주 며 결과 출력 양식 을 먼저 보 여 줍 니 다.

import pandas as pd #  pandas 
import pymysql as mysql #  mysql 
import matplotlib.pyplot as plt #        
import numpy as np #  numpy 
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft Yahei'] #               
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

connection=mysql.connect(host='   ip',port='  ',user='    ',password='    ',db='     ',charset='utf8')#          
select=connection.cursor()#    
select.execute("SELECT * FROM tabel")#  SQL    
zd=list((pd.DataFrame(list(select.description)))[0])#         
sqldata=select.fetchall()#      
select.close #    
connection.close #       
data1=pd.DataFrame(list(sqldata)) #      df  
data1.columns=zd #            

plt.figure(figsize=(10,5)) #      ， 10， 5
plt.plot(data1['  A   '],label='  A   ',color='#aa0000',linestyle='-',linewidth=3)#   A      
plt.plot(data1['  A   '],label='  A   ',color='#aa0000',linestyle=':',linewidth=3)#   A      
plt.plot(data1['  B   '],label='  B   ',color='#666666',linestyle='-',linewidth=3)#   B      
plt.plot(data1['  B   '],label='  B   ',color='#666666',linestyle=':',linewidth=3)#   B      
plt.plot([0,7],[0.9,0.9],color='g',linestyle='-.',linewidth=1)#         ，x  0 7，Y  0.9
plt.xticks(np.arange(8),('wk23','wk24','wk25','wk26','wk27','wk28','wk29','wk30'))#    X       
plt.legend(loc=4)#             
plt.title('       6.4-7.29',fontsize=20)#      ，      
plt.xlabel(' ',fontsize=20)#  X        
plt.ylabel('   %',fontsize=20)#  Y        

총결산
python 데이터 시각 화 에 관 한 matplotlib.pyplot 기초 및 접 는 선 그림 에 관 한 글 은 여기까지 소개 되 었 습 니 다.더 많은 관련 python matplotlib.pyplot 접 는 선 그림 내용 은 우리 의 이전 글 을 검색 하거나 아래 의 관련 글 을 계속 조회 하 시기 바 랍 니 다.앞으로 많이 지 켜 주세요!