【笔记】matplotilb数据可视化基础

matplotilb基础

matplotilb是我们使用的一个基础的可视化方法
一般来说，使用matplotilb是较为专业的绘制图形的选择
不需要很专业的时候可以只是用matplotilb的子模块pyplot

首先我们先设置一个x，一个y

以x为横坐标，以y为纵坐标
通过plot（x，y）就可以得到所需要的图形，其本质是一个折线图，只是因为含有一百个元素，让其看起来像是曲线图

还可以输出多条曲线

曲线的颜色是可以自行更改的，且可以使用十六进制的样式

线条的样式可以使用linestyle进行更改

对坐标轴的范围一样可以调节，xlim和ylim（可用算式），也可以使用axis直接对两个坐标轴同时调节，同时也可以使用xlabel和ylabel对x轴和y轴做注释，还可以使用在x，y其中增加label对曲线进行命名，通过legend对其进行显示，若想为整张图片添加一个标题，使用title即可实现

包含部分整体的代码如下

  plt.plot(x,y,label="sin(x)")
  plt.plot(x,cosy,color="red",linestyle='--',label="cos(x)")
  plt.xlabel("x axis")
  plt.ylabel("y value")
  plt.legend()
  plt.title("hello")

绘制散点图 scatter plot

通常来讲，散点图的横纵两个轴是特征，绘制二维特征

从绘图来说，就是将plot换成scatter

要想得到标准的二维的正态分布，可以使用

  x = np.random.normal(0,1,10000)
  y = np.random.normal(0,1,10000)
  plt.scatter(x,y)

可通过alpha来调节不透明度，是效果更加的直观