python可视化实现代码

python可视化

#导入两个库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#第一个参数就是x轴的初始值
#第二个参数是x轴的终止值
#第三个返回num均匀分布的样本，也就是0-12的区间取多少个点，如果为曲线的最好数值大一点
x = np.linspace(0, 12, 50)
y = np.sin(x) #函数
z = np.cos(x) # 函数
plt.figure(figsize=(8, 4))#解释在下面
plt.plot(x, y, label="$sin(x)$", color="red", linewidth=2) #描绘函数图像以及标注
plt.plot(x, z, "b--", label="$cos(X^2)$")# b--为虚线的意思
plt.xlabel("Time(s)") #x轴的名字
plt.ylabel("Volt1")
plt.title("PyPlot First Example")
#第一个参数是表示y轴的开始值
#第二个参数是表示y轴的结束值
plt.ylim(-1.2, 1, 2)
plt.legend()
plt.show()

(1)figure语法说明

figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)
  • num:图像编号或名称，数字为编号 ，字符串为名称
  • figsize:指定figure的宽和高，单位为英寸；
  • dpi参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，缺省值为80 1英寸等于2.5cm,A4纸是 21*30cm的纸张
  • facecolor:背景颜色
  • edgecolor:边框颜色
  • frameon:是否显示边框

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对我们的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

赞 (0)

相关推荐

  • 通过python的matplotlib包将Tensorflow数据进行可视化的方法

    使用matplotlib中的一些函数将tensorflow中的数据可视化,更加便于分析 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None): Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size])) bi

  • 利用Python代码实现数据可视化的5种方法详解

    利用Python代码实现数据可视化的5种方法详解

    前言 数据科学家并不逊色于艺术家.他们用数据可视化的方式绘画,试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解.更有趣的是,一旦接触到任何可视化的内容.数据时,人类会有更强烈的知觉.认知和交流. 数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分.在项目的早期阶段,你通常会进行探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)以获取对数据的一些理解.创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂,特别是对于大型.高维数据集.在项目结束时,以清晰.简洁和引人注目的方式展现最终结果是非常

  • Python数据分析:手把手教你用Pandas生成可视化图表的教程

    大家都知道,Matplotlib 是众多 Python 可视化包的鼻祖,也是Python最常用的标准可视化库,其功能非常强大,同时也非常复杂,想要搞明白并非易事.但自从Python进入3.0时代以后,pandas的使用变得更加普及,它的身影经常见于市场分析.爬虫.金融分析以及科学计算中. 作为数据分析工具的集大成者,pandas作者曾说,pandas中的可视化功能比plt更加简便和功能强大.实际上,如果是对图表细节有极高要求,那么建议大家使用matplotlib通过底层图表模块进行编码.当然,我

  • Python干货：分享Python绘制六种可视化图表

    可视化图表,有相当多种,但常见的也就下面几种,其他比较复杂一点,大都也是基于如下几种进行组合,变换出来的.对于初学者来说,很容易被这官网上众多的图表类型给吓着了,由于种类太多,几种图表的绘制方法很有可能会混淆起来. 因此,在这里,我特地总结了六种常见的基本图表类型,你可以通过对比学习,打下坚实的基础. 01. 折线图 绘制折线图,如果你数据不是很多的话,画出来的图将是曲折状态,但一旦你的数据集大起来,比如下面我们的示例,有100个点,所以我们用肉眼看到的将是一条平滑的曲线. 这里我绘制三条线,只

  • Python数据可视化正态分布简单分析及实现代码

    Python数据可视化正态分布简单分析及实现代码

    Python说来简单也简单,但是也不简单,尤其是再跟高数结合起来的时候... 正态分布(Normaldistribution),也称"常态分布",又名高斯分布(Gaussiandistribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到.C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它.P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质.是一个在数学.物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力. 正态曲线呈钟型,两头低,中间高,左右对称因其曲线呈钟形,因此人

  • Python数据可视化教程之Matplotlib实现各种图表实例

    前言 数据分析就是将数据以各种图表的形式展现给领导,供领导做决策用,因此熟练掌握饼图.柱状图.线图等图表制作是一个数据分析师必备的技能.Python有两个比较出色的图表制作框架,分别是Matplotlib和Pyechart.本文主要讲述使用Matplotlib制作各种数据图表. Matplotlib是最流行的用于绘制2D数据图表的Python库,能够在各种平台上使用,可以绘制散点图.柱状图.饼图等. 1.柱状图 是一种以长方形或长方体的高度为变量的表达图形的统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹

  • 利用Python进行数据可视化常见的9种方法！超实用！

    利用Python进行数据可视化常见的9种方法！超实用！

    前言 如同艺术家们用绘画让人们更贴切的感知世界,数据可视化也能让人们更直观的传递数据所要表达的信息. 我们今天就分享一下如何用 Python 简单便捷的完成数据可视化. 其实利用 Python 可视化数据并不是很麻烦,因为 Python 中有两个专用于可视化的库 matplotlib 和 seaborn 能让我们很容易的完成任务. Matplotlib:基于Python的绘图库,提供完全的 2D 支持和部分 3D 图像支持.在跨平台和互动式环境中生成高质量数据时,matplotlib 会很有帮助

  • Python matplotlib绘图可视化知识点整理(小结)

    无论你工作在什么项目上,IPython都是值得推荐的.利用ipython --pylab,可以进入PyLab模式,已经导入了matplotlib库与相关软件包(例如Numpy和Scipy),额可以直接使用相关库的功能. 本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理,方便查找. 这样IPython配置为使用你所指定的matplotlib GUI后端(TK/wxPython/PyQt/Mac OS X native/GTK).对于大部分用户而言,默认的后端就已经够用了.Pylab模式

  • Python数据可视化库seaborn的使用总结

    seaborn是python中的一个非常强大的数据可视化库,它集成了matplotlib,下图为seaborn的官网,如果遇到疑惑的地方可以到官网查看.http://seaborn.pydata.org/ 从官网的主页我们就可以看出,seaborn在数据可视化上真的非常强大. 1.首先我们还是需要先引入库,不过这次要用到的python库比较多. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matpl

  • Python数据可视化之画图

    Python数据可视化之画图

    安装数据可视化模块matplotlib:pip install matplotlib 导入matplotlib模块下的pyplot 1 折线图 from matplotlib import pyplot #横坐标 year=[2010,2012,2014,2016] #纵坐标 perple=[20,40,60,100] #生成折线图:函数polt pyplot.plot(year,perple) #设置横坐标说明 pyplot.xlabel('year') #设置纵坐标说明 pyplot.yla

随机推荐