数据可视化训练第一天（matplotlib直线；散点图，随机漫步）

本文主要是介绍数据可视化训练第一天（matplotlib直线；散点图，随机漫步），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前言

本人自己的练习记录；如有错误请指正；
https://matplotlib.org/stable/gallery/lines_bars_and_markers/index.html
官方有许多例子，可以找到自己需要的图像模仿进行绘制

1.一个简单的直线例子

就如同我们学习C语言的第一个helloword时候一样；我们也了解最基本的例子；关于具体细节可以不需要第一时间了解

import matplotlib.pyplot as plt
#准备数据
x_values=list(range(0,10))
y_values=list(range(0,10))
#绘制图像
fig,ax=plt.subplots()
plt.plot(x_values,y_values)
plt.show()

现在；你可以任意更改x_values与y_values的值；来画出一条简单的直线。

2.将简单的直线完善一下

通过这张图片，我们可以了解到更多东西。现在我们试着为这幅图像设置标题，x轴名字,y轴名字等属性

import matplotlib.pyplot as plt
#准备数据
x_values=list(range(0,10))
y_values=list(range(0,10))
#绘制图像
fig,ax=plt.subplots()plt.plot(x_values,y_values,linewidth=10,c='red')
ax.set_title("example",fontsize=24)
ax.set_xlabel('x',fontsize=14)
ax.set_ylabel('y',fontsize=14)
#设置刻度的大小；axis=both表示x轴与y轴都选；大小变为14
#也可以axis='y'或者'x'
ax.tick_params(axis='both',labelsize=14)plt.show()

3.插入figure(图形)和axes的介绍

可以简单的理解figure就是一个空白的图层，创建axes就是在里面创建坐标轴

fig=plt.figure()#一个空的图形对象；没有axes
fig,ax=plt.subplots()#一个图形对象对应一个axes
fig,axs=plt.subplots(2,2)#一个图像有四个网格的axes
#创建三个axes，一个在左侧；另外两个在右侧
fig,axs=plt.subplot_mosaic([['left','right_top'],['left','right_bottom']])
#这样使用子图层
axs['left'].set_title("left")plt.show()

3绘制多条颜色不同的直线

import matplotlib.pyplot as plt
#准备数据
x_values=list(range(0,10))
y_values=list(range(0,10))
y_values1=[value**2 for value in range(0,10)]
y_values2=[value**3 for value in range(0,10)]
#绘制图像
fig,ax=plt.subplots()ax.plot(x_values,y_values,linewidth=2,c='red')
ax.set_title("example",fontsize=24)
ax.set_xlabel('x',fontsize=14)
ax.set_ylabel('y',fontsize=14)
ax.tick_params(axis='both',labelsize=14)
ax.plot(x_values,y_values1,c='blue',linewidth=2)
ax.plot(x_values,y_values2,c='yellow',linewidth=2)plt.show()

4绘制简单的散点图

import matplotlib.pyplot as plt
from random import randintx_values=[randint(0,10) for i in range(0,10)]
y_values=[randint(0,20) for j in range(0,10)]fig,ax=plt.subplots(figsize=(5,2.7))
ax.scatter(x_values,y_values,linewidth=2,c='red')
ax.set_title('san dian tu',fontsize=24)
ax.set_xlabel('x',fontsize=14)
ax.set_ylabel('y',fontsize=14)plt.show()

我的中文显示有问题；这里用拼音
使用颜色映射;根据y值，进行从浅到深的映射

ax.scatter(x_values,y_values,linewidth=2,c=y_values,cmap=plt.cm.Reds)

5随机漫步实战

抽象一个漫步类，默认步数是5000，用scatter打印出来

from random import choice
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlibclass RandomWalk:"""随机漫步类"""def __init__(self,num_points=5000):self.num_points=num_pointsself.x_values=[0]self.y_values=[0]def walk(self):while len(self.x_values) < self.num_points:x_direction=choice([-1,1])y_direction=choice([-1,1])x_distance=choice([0,1,2,3,4,5])y_distance=choice([0,1,2,3,4,5])x_step=x_direction*x_distancey_step=y_direction*y_distance#不允许原地踏步if x_step == 0 and y_step == 0:continuex=self.x_values[-1]+x_stepy=self.y_values[-1]+y_stepself.x_values.append(x)self.y_values.append(y)num_points=5000
walkrandom=RandomWalk(num_points)
walkrandom.walk()fig,ax=plt.subplots()
#保存各点的先后顺序
point_nums=range(walkrandom.num_points)
ax.scatter(walkrandom.x_values,walkrandom.y_values,s=3,c=point_nums,cmap=plt.cm.Blues,edgecolors='none')
ax.set_title('random walk')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')#将开始点设置的醒目一些
ax.scatter(0,0,s=20,c='red')
#结尾点同理
ax.scatter(walkrandom.x_values[-1],walkrandom.y_values[-1],s=20,c='green')#隐藏坐标轴
ax.get_xaxis().set_visible(False)
ax.get_yaxis().set_visible(False)plt.show()

这篇关于数据可视化训练第一天（matplotlib直线；散点图，随机漫步）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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