寫(xiě)在前面的話(huà)

01

今天資源君帶大家學(xué)習(xí)一下Python的可視化，何謂可視化呢？我們常常聽(tīng)說(shuō)Python的數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析中很重要的一個(gè)就是將數(shù)據(jù)展示出來(lái)，如何展示出來(lái)呢？這就得靠我們的Python可視化了，我們可以對(duì)我們的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后，展示到柱形圖，扇形圖等圖像上，方便被人一眼就能看到數(shù)據(jù)的走向和數(shù)據(jù)的詳細(xì)情況，廢話(huà)不多說(shuō)，我們直接來(lái)學(xué)習(xí)！

python可視化

02

代碼的講解，我都直接寫(xiě)在代碼的注釋里面了，方便大家的閱讀和理解#導(dǎo)入兩個(gè)庫(kù)

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

#第一個(gè)參數(shù)就是x軸的初始值

#第二個(gè)參數(shù)是x軸的終止值

#第三個(gè)返回num均勻分布的樣本，也就是0-12的區(qū)間取多少個(gè)點(diǎn)，如果為曲線(xiàn)的最好數(shù)值大一點(diǎn)

x = np.linspace(0, 12, 50)

y = np.sin(x) #函數(shù)

z = np.cos(x) # 函數(shù)

plt.figure(figsize=(8, 4))#解釋在下面

plt.plot(x, y, label="$sin(x)$", color="red", linewidth=2) #描繪函數(shù)圖像以及標(biāo)注

plt.plot(x, z, "b--", label="$cos(X^2)$")# b--為虛線(xiàn)的意思

plt.xlabel("Time(s)") #x軸的名字

plt.ylabel("Volt1")

plt.title("PyPlot First Example")

#第一個(gè)參數(shù)是表示y軸的開(kāi)始值

#第二個(gè)參數(shù)是表示y軸的結(jié)束值

plt.ylim(-1.2, 1, 2)

plt.legend()

plt.show()

這里我要來(lái)補(bǔ)充一個(gè)知識(shí)

figure語(yǔ)法說(shuō)明

figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)

num:圖像編號(hào)或名稱(chēng)，數(shù)字為編號(hào) ，字符串為名稱(chēng)

figsize:指定figure的寬和高，單位為英寸；

dpi參數(shù)指定繪圖對(duì)象的分辨率，即每英寸多少個(gè)像素，缺省值為80 1英寸等于2.5cm,A4紙是 21*30cm的紙張

facecolor:背景顏色

edgecolor:邊框顏色

frameon:是否顯示邊框

最后顯示的效果圖：

上面的寫(xiě)出來(lái)的是一個(gè)坐標(biāo)系

接下來(lái)我們來(lái)看看扇形圖是如何畫(huà)出來(lái)的import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

labels = 'A', 'B', 'C', 'D'

fracs = [15, 30.55, 44.44, 10]

explode = [0, 0, 0, 0] # 0.1 凸出這部分，

plt.axes(aspect=1) # set this , Figure is round, otherwise it is an ellipse

# autopct ，show percet

plt.pie(x=fracs, labels=labels, explode=explode, autopct='%3.1f %%',shadow=True, labeldistance=1.1, startangle=90,pctdistance=0.6)

plt.show()

labeldistance：文本的位置離遠(yuǎn)點(diǎn)有多遠(yuǎn)，1.1指1.1倍半徑的位置

autopct：圓里面的文本格式，%3.1f%%表示小數(shù)有三位，整數(shù)有一位的浮點(diǎn)數(shù)

shadow：餅是否有陰影

startangle：起始角度，0，表示從0開(kāi)始逆時(shí)針轉(zhuǎn)，為第一塊。一般選擇從90度開(kāi)始比較好看

pctdistance：百分比的text離圓心的距離

patches, l_texts, p_texts：為了得到餅圖的返回值，

p_texts：餅圖內(nèi)部的文本

l_texts：餅圖外label的文本

我們來(lái)看看效果圖

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python 可视化饼图_Python可视化学习（饼状图,坐标系...）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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