打开《Python 可视化数据分析》_学会挖掘大数据的价值_5.2 绘制线形图

【摘要】 本书摘自《Python网络爬虫 从入门到精通》一书中第5章，第2节，李迎著。

5.2 绘制线形图

在前两个节中可以了解到绘图中的很多知识，下面在示例中对绘图进行真正的 体验学习。

示例1:由两个点画一条直线，这两个点的横坐标取自列表x, 纵坐标取自列表y。

1 import matplotlib.pyplot as plt

2 x=[3,4]

3 y=[6,9]

4 plt.plot(x,y,linewidth=6)

5 plt.show()

这5行代码是绘图的最简单框架，可以生成最简易数据图， Matplotlib 可以绘制不 同类型图，如果使用plt.plot), 就是默认生成线形图，后续还会依次介绍其他类型图。 代码中第1行是导入需要的第三方库。第2～3行是各含有两个元素的列表，后续需要 两个点，这两个点的横坐标来自x 列表，纵坐标来自y 列表，第4行是绘图的主函数plot)函数，它的参数中xy 分别是对应的列表，linewidth 是绘制这两个点连线的宽度。

示例2:

1 import matplotlib.pyplot as plt

2 import numpy as np

3 x=np.linspace(-1,1,50)

4 y=3*x+10

5 plt.figure()

6 plt.plot(x,y)

7 plt.show()

示例2中的代码第1、2行分别是我们要绘图需要调入的两个库，其中 Matplotlib 中只用到 pyplot, 就只把这个模块引入，同时起了个简易名字plt, 在下面都会用这 个名字，省去复杂名字。Numpy 是我们生成简单数据的库，第3行利用Numpy 中方 法 linspace,在指定的间隔内返回均匀间隔的数字，代码中表示在-1～1之间平均分 成50份。第4行是要绘制的图像的函数表达式。第5行figure 表示要呈现图像的画 布，这个是和示例1不同、比示例1增添的内容，也就是我们可以给所绘的图形添 加一个固定画布，让这个图形出现在画布上。画布可以有很多个，每个上面可以绘 制不同的图形。在图形上有一个区别，是多了个figurel, 如果再添加pll.figure(), 就 会出现第二张画布，在这个代码下面继续使用 plt.plot()函数，就会把第二张图绘在 第2张画布figure2上。第6行是要绘制图像数据根据表达式展示出来，其中括号里 面第一个默认数是 x 轴所对应的数，第2个数是 y 轴所对应的数(这里是表达式 y=3*x+10), 结合会生成图表。在x 轴-1～1 之间均匀的取50个值，根据表达式描 绘y 值，绘制最终的图形。第7行表示所有图像要呈现出来都需要 show()函数来实 现。在上面这个例子中可以很快生成一张简单的图。

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们 18664393530@aliyun.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。