当前位置:   article > 正文

python数据分析画图体验

python数据分析画图体验

对于numpy的函数,pands等,不是很熟,我来copy一下code,敲击一下,找找感觉。

默认的导入包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

  1. def print_line_draw(): """ 画直线 return: """ x=np.arange(0,9,1) y=x+8 plt.plot(x,y,color="red",linestyle="--",marker="*",label='y=x+8') plt.savefig("1.png",dpi=60) plt.legend() plt.show()

图片描述

  1. def print_pie_draw(): """ draw pie return: """ #指定切片大小比例 sclice=[2,3,5,8] #指定标签 activite=["sleep","eating","study","work"] #颜色 color=['b','m','r','w'] plt.pie(sclice,labels=activite, colors=color, startangle=0, shadow=True, explode=(0,0.2,0,0), autopct='%1.1f%%') plt.title("activite analys") plt.savefig("2.png") plt.show()

图片描述

  1. def print_scatter_draw():
  2. """ 画散点图 return: """ x=np.random.rand(1000) y=np.random.rand(len(x)) #绘图 plt.scatter(x,y,color='b',label="scatter draw", alpha=0.3,marker="p") plt.legend() plt.savefig("3.png",dpi=60) plt.show() print_scatter_draw()

图片描述

  1. def print_hist_draw():
  2. """ 画直方图 """ x=np.random.randint(1,800,300) axit=plt.gca() #得到当前绘图对象 axit.hist(x,bins=35,facecolor='r', normed=True,histtype="bar",alpha=0.5) axit.set_xlabel("values") axit.set_title("hist") plt.savefig("4.png",dpi=150) plt.show()

图片描述

这一个没有写成函数了

  1. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(0,10,1200) y=np.sin(x)+1 z=np.cos(x**2)+1 #设置图像大小 plt.Figure(figsize=(8,6)) plt.plot(x,y,label='$\cosx+1$',color="red",linewidth=2) plt.plot(x,z,label='$\cos x^2+1$') #设置x轴 plt.xlabel("Time(s)") plt.ylabel("volt") plt.title(" exaple") plt.ylim(0,2) plt.legend() plt.savefig("5.png",dpi=120) plt.show()

图片描述

copy的文章
数据挖掘之matplotlib入门

发现python的代码粘贴过去,因为缩进,需要重新修改,有点麻烦
百度云 源码分享,下载下来,体验运行吧。

图片描述

坐标轴,没有校准,用我的mma,看一下最后一个图像。

最喜欢的mma,还是很厉害,几部搞定一个问题.

python数据分析画图体验
在慕课网,好像图片显示有问题,我修改markd也不行,
想看修改的图像,点击一下链接叉车租赁

转载于:https://www.cnblogs.com/xyou/p/9012709.html

声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/神奇cpp/article/detail/963864
推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号