-
jupyter notebook默認輸出該類和該類的信息，并沒有把該類的圖像作為結果輸出。
查看全部 -
matplotlib簡介
查看全部 -
數據可視化流程。。
查看全部 -
data1=[......]
data2=[......]
data3=[......]
name=[......]
# 繪制柱狀圖
plt.figure(figsize=(20,10))????#調整畫布大小，以免文字堆積在一起
plt.bar(range(1,len(data1)+1),data1)
plt.xticks(range(1,len(data1)+1),name)
# 設置標題、標簽
plt.show()
# 繪制餅圖
plt.figure(figsize=(15,15))
plt.pie(data1,labels=name,autopct="%1.1f%%")????# 設置標簽和百分比符號
# 設置標題
plt.show()
# 繪制氣泡圖
data3=[item/20 for item in data3]????# 調整data的大小，以免氣泡圖的氣泡過大或過小
plt.scatter(data1,data2,s=data3)
# 設置標題、標簽
查看全部 -
data1=[......]
data2=[......]
data3=[......]
name=[......]
# 計算最大值，使用python的內置函數max（）
data1_max=max(data1)
data2_max=max(data2)
data3_max=max(data3)
# 計算均值，統計數據的總量并除以其數量可得到其均值
data1_mean=sum(data1)/len(data1)
data2_mean=sum(data2)/len(data2)
data3_mean=sum(data3)/len(data3)
# 計算中位數，對數據進行排序，如果數據長度為奇數，取中間的那個數，如果數據長度為偶數，取中間兩個數的均值
def median(List):
????List=sorted(List)
????if len(List)%2==1:
????????return List[len(List)//2]????else:
????????return (List[len(List)//2]+List[len(List)//2-1])/2
data1_median=median(data1)
data2_median=median(data2)
data3_median=median(data3)
# 計算標準差，需要提前導入math模塊
def stdev(List):
????mean=sum(List)/len(List)
????sum=0
????for item in List:
????????sum+=(item-mean)**2
????sum/=len(List)
????return math.sqrt(sum)
data1_stdev=stedv(data1)
data2_stdev=stedv(data2)
data3_stdev=stedv(data3)
查看全部 -
# 三個維度的數據
x=[......]
y=[......]
z=[......]
plt.scatter(x,y,s=z)????# 氣泡大小設置為z，能夠同時顯示三個維度之間的關系
查看全部 -
name_list=['name1','name2',name3']
data1=[......]
data2=[......]
data3=[......]
width=0.4????# 每個柱狀圖的寬度
x1=[1,3,5]
plt.bar(x1,c1,label='name1',fc='r',width=width)
x2=[......]????# x1加上寬度
plt.bar(x2,c1,label='name2',fc='g',width=width)
x3=[......]????# x2加上寬度
plt.bar(x3,c1,label='name3',fc='b',width=width)
plt.xticks(x2,name_list)????# 在x2的底部顯示出name
plt.legend()????# 將每個name對應的顏色體現在圖像中
# 添加標題、xy軸標簽
查看全部 -
n=5
number=['1','2','3','4','5']
data1=[......]
data2=[......]
data3=[......]
data4=[data2[i]+data1[i] for i in range(5)]????#data4是data1加上data2的數據，作為data3的底部
x=np.arange(n)
plt.bar(x,data1,color='r',label='標簽1')
plt.bar(x,data1,bottom=data1,color='g',label='標簽2')????# bottom的參數是設置底部數據
plt.bar(x,data3,bottom=data4,color='c',label='標簽3')
plt.ylim(0,300)????#這里設置y軸的區間
plt.title(標題）
plt.legend(loc='upper right')
plt.grid(axis='y',color='gray',linestyle=':',linewidth=2)
plt.xticks(x,number)
plt.xlabel(x軸標簽）
查看全部 -
x=[1,2,3]
name=['name1','name2','name3']
y=[data1,data2,data3]
plt.bar(x,y)
plt.title(標題）????# 設置標題
plt.xlabel(x軸標簽）????# 設置x軸標簽
plt.ylabel(y軸標簽）????# 設置y軸標簽
plt.xticks(x,name)????# 將x軸上的數字替換成對應的名字
for i in range(1,len(name)+1):
????plt.text(i,y[i-1]+1,y[i-1])????# 在固定位置添加文本，text的參數分別為x，y，數據。
查看全部 -
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#中文支持 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False?#正常顯示負號 plt.rcParams['lines.linewidth']=5?#設置線條寬度 plt.rcParams['lines.color']='red'?#設置線條顏色 plt.rcParams['lines.linestyle']='-'?#設置線條樣式
查看全部 -
收集數據-信息提取-形成結論
查看全部 -
指定畫布大小
plt.figure(figsize=(20,10)) 橫長為20，縱寬為10
plt.xlabel() x坐標名
plt.ylabel() y坐標名
plt.title() 圖標題
plt.show()顯示圖片，之后畫布會被清空
查看全部 -
中位數的計算
標準差的計算
查看全部 -
綜合案例
查看全部 -
氣泡圖繪制
查看全部 -
分塊圖的繪制
查看全部 -
堆積圖
查看全部 -
直方圖，條形圖，折線圖及餅圖
查看全部 -
散點圖和箱線圖
查看全部 -
常見的可視化形式及工具：
查看全部 -
比散點圖多了一個維度
查看全部 -
查看全部
-
配置~~~~~~~~~~~~~~~~~
查看全部 -
改變橫坐標：x。ticks
查看全部 -
111:代表1行1列其中的第一張字符（字圖）
指定坐標軸為極坐標軸
調用繪圖函數：plot
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
r = [1,2,3,4,5,6]
thera = [0.0, 1.5248756,2.54788762,5.14525889,2.331458,3.554411223]
ax=plt.subplot(111,projection='polar')
ax.plot(theta,r)查看全部
舉報