• matplotlib


    • matplotlib

    import matplotlib.pyplot as plt

    是专门用于开发2D图表(包括3D图表)
    使用起来及其简单
    以渐进、交互式方式实现数据可视化
    可视化是在整个数据挖掘的关键辅助工具,可以清晰的理解数据,从而调整我们的分析方法。
    能将数据进行可视化,更直观的呈现
    使数据更加客观、更具说服力


    折线图


    一般会有中文显示问题

    下载中文字体(黑体,看准系统版本)
    下载 SimHei 字体(或者其他的支持中文显示的字体也行)
    安装字体
    linux下:拷贝字体到 usr/share/fonts 下:
    sudo cp ~/SimHei.ttf /usr/share/fonts/SimHei.ttf
    windows和mac下:双击安装
    删除~/.matplotlib中的缓存文件
    cd ~/.matplotlib
    rm -r *
    修改配置文件matplotlibrc
    vi ~/.matplotlib/matplotlibrc
    将文件内容修改为:
    font.family : sans-serif
    font.sans-serif : SimHei
    axes.unicode_minus : False

    
    x = range(60)
    x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
    plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])  
    一般以X轴的参数进行按步长切片找出刻度,后面的参数x_ticks_label是显示在每个刻度处的信息
    
    
    a=range(15)
    c=[5,3,1,7,123,8,33,12,65,1,56,98,12,645,1]
    plt.xticks(a[::1],c)
    

    
    r 红色
    - 实线
    g 绿色
    - - 虚线
    b 蓝色
    -. 点划线
    w 白色
    : 点虚线
    c 青色
    ' ' 留空、空格
    m 洋红
    
    y 黄色
    
    k 黑色
    
    
    







    常见图像




  • 相关阅读:
    01 输出字符串中字符的所有组合
    04 Redis主从同步
    03 Redis发布与订阅
    02 Redis防止入侵
    01 Redis基础
    MySQL索引优化 笔记
    SQL 基础语句整理
    jstl用法 简介
    type=file 上传图片限制 类型和尺寸 方法
    js 判断图片和视频是否加载成功
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/cizao/p/11484327.html
Copyright © 2020-2023  润新知