pythonベースのデータ可視化matplotlib
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データ可視化アイコンの描画にはmatplotlibライブラリ、インストール方法:cmd下pip install matplotlib、numpyライブラリ、インストール方法:cmd下pip install numpyが必要です.numpyを使用して画像描画に必要なデータを作成し、すでにデータがある場合は配列などにデータを読み取ることができ、import matplotlibを通過する.pyplot as pltはpltをインポートしてデータを描画するなどの関連操作を行う.
pltでよく使われるパラメータの意味:lsは描画する線のタイプを表し、lw(linewidth)は描画線の幅を表し、labelという線の名前、colorまたはcは色を表し、weightはフォント属性を表し、alphaは色の濃度を表し、loclabelラベルの位置を表す.簡単な例は次のとおりです.
pltでよく使われるパラメータの意味:lsは描画する線のタイプを表し、lw(linewidth)は描画線の幅を表し、labelという線の名前、colorまたはcは色を表し、weightはフォント属性を表し、alphaは色の濃度を表し、loclabelラベルの位置を表す.簡単な例は次のとおりです.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#1 0-10 100
x=np.linspace(0,10,100)
y=np.random.rand(100)
y1=np.sin(x)
#
plt.plot(x,y1,ls='-',lw=2,label='plot figure')
#
plt.scatter(x,y,label='scatter figure')
# '-' ，':'
plt.grid(linestyle=":",color="r")
# ， ， xy ，xytext
plt.annotate(u"zhushi",xy=(np.pi/4,1.0),xytext=((np.pi/2)+1.0,.8),weight='bold',color='b',arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3',color='b'))
# ， , x，y
plt.text(3.10,0.09,'y=sin(x)',weight='bold',color='b')
#
plt.axhspan(ymin=0.0,ymax=0.5,facecolor='y',alpha=0.3)
plt.axvspan(xmin=4.0,xmax=6.0,facecolor='y',alpha=0.3)
#
plt.axhline(y=0.0,c='r',ls='--',lw=2)
plt.axvline(x=4.0,c='b',ls='-',lw=2)
#
plt.title('y=sin(x)')
# label upper right,upper left,lower left,lower right,right,center left,center right,lower center,upper center,center
plt.legend(loc='lower right')
plt.legend(loc='upper left')
# xlabel ylabel
plt.xlim(0,10)
plt.ylim(-1,1)
#
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
#
plt.show()
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["FangSong"]#
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False# import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=[1,2,3,4,5,6,7,8]
y=[3,1,9,5,8,2,9,10]
#
plt.bar(x,y,align='center',color='b',tick_label=['a','b','c','d','e','f','g','h'],hatch='/',alpha=0.5)
# 90
plt.barh(x,y,align='center',color='b',tick_label=['a','b','c','d','e','f','g','h'],hatch='/',alpha=0.5)
plt.xlabel(" ")
plt.ylabel(" ")
plt.show()#y
plt.bar(x,y,align="center",color="b",tick_label=['A','B','C','D'],label="1")
plt.bar(x,y1,align="center",bottom=y,color="r",label="2")
#
xwidth=0.3
plt.bar(x,y,xwidth,color='c',align='center',label='1',alpha=0.5)
plt.bar(x+xwidth,y1,xwidth,color='b',align='center',label='2',alpha=0.5)import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
box=np.random.randint(0,10,100)
plt.hist(box,bins=range(0,11,1),color='g',edgecolor='black',histtype='bar',rwidth=1,alpha=0.5)
plt.xlabel(" ")
plt.ylabel(" ")
plt.show()import matplotlib.pyplot as plt
kinds="A","B","C","D"
colors=["#188eb6","#377eb8","#4daf4a","#984ea3"]
#
soldNums=[0.35,0.1,0.3,0.25]
plt.pie(soldNums,labels=kinds,autopct="%3.1f%%",startangle=0,colors=colors)
plt.show()import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
theta=np.linspace(0.0,2*np.pi,12,endpoint=False)
r=30*np.random.rand(12)
plt.polar(theta,r,color="b",lw=2,marker="*",mfc="b",ms=10)
plt.show()import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.linspace(0.5,2*np.pi,20)
y=np.random.randn(20)
plt.stem(x,y,linefmt=":",markerfmt="c",basefmt="-")
plt.show()import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.linspace(0.1,0.6,6)
y=np.exp(x)
plt.errorbar(x,y,fmt="bo:",xerr=0.02,yerr=0.2)
plt.show()import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.linspace(1,10,10)
y=np.sin(x)
plt.step(x,y,color="r",lw=2,where='pre')#where=post,pre,mid
plt.xticks(range(1,11,1))
plt.show()import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
score1=np.random.randint(0,100,10)
score2=np.random.randint(0,100,10)
x=[score1,score2]
colors=['#8dd3c7','#bebada']
labels=['A','B']
bins=range(0,101,10)
#histtype , histtype={‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’}
#stacked=True ， False
plt.hist(x,bins=bins,color=colors,histtype='bar',rwidth=10,stacked=True,label=labels)
plt.legend(loc="upper left")
plt.show()