为什么要学习matplotlib
- 能将数据进行可视化，更直观的呈现
- 使数据更加客观，更具说服力
matplotlib：最流行的Python底层绘图库
- 主要做数据可视化图表
- 放照MATLAB
matplotlib基本要点
- 坐标轴，axis轴，指的是x或者y这种坐标轴
- 散点图：把点绘制
#导入pyplot
#import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import pyplot as plt
#准备数据
x = range(2,26,2)
y = [15,13,24,5,17,28,26,25,26,24,33,28,15]
#传入x和y,通过plot绘制图线
#绘图
plt.plot(x,y)
#展示
plt.show()
1.调整x轴和y轴刻度
- xticks绘制x刻度
#设置x的刻度
plt.xticks(x)
_xtick_lables = [i/2 for i in range(4,49)]
plt.xticks(_xtick_lables)
# 觉得太密集了，取步长
plt.xticks(_xtick_lables[::3])
plt.yticks(range(min(y),max(y)+1))
例子：
from matplotlib import pyplot as plt
import random
x = range(0,120)
y = [random.randit(20,8) for i in range(120)]
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
plt.plot(x,y)
plt.show()
2.设置图片大小
#导入pyplot
#import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import pyplot as plt
#准备数据
x = range(2,26,2)
y = [15,13,24,5,17,28,26,25,26,24,33,28,15]
fig = plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
#figure是图形图标的意思， 这里指的就是我们画的图
#通过实例化一个figure并且传递参数，能够在后台使用该figure实例
#在图像模糊的时候可以传入dpi参数，让图片更加清晰
#绘图
plt.plot(x,y)
#展示
plt.show()
3.保存到本地
- plt.savefig("./t1.png")
#导入pyplot
#import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import pyplot as plt
#准备数据
x = range(2,26,2)
y = [15,13,24,5,17,28,26,25,26,24,33,28,15]
fig = plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
#figure是图形图标的意思， 这里指的就是我们画的图
#通过实例化一个figure并且传递参数，能够在后台使用该figure实例
#在图像模糊的时候可以传入dpi参数，让图片更加清晰
#绘图
plt.plot(x,y)
#保存
plt.savefig("./t1.png")
#展示
plt.show()
4.matplotlib显示中文
from matplotlib import font_manager
my_font = font_manager.FontProperties(fname="/System/Library/Fonts/PingFang.ttc")
#设置x轴刻度
_xtick_labels = ["{}岁".format(i) for i in x]
plt.xticks(x,_xtick_labels,fontproperties=my_font)
# 添加描述信息
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度 单位(°c)")
plt.title("十点到十二点每分钟的气温变化")
5.绘制网格
#绘制网格
#alpha设置透明度
plt.grid(alpha=0.4)
6.画两条线
plt.plot(x,y_1,color='r',linestyle='--',linewidth=5,alpha=0.5)
plt.plot(x.y_2 )
7.对线进行标注
#线条标注调用loc放在做在左上角
plt.legend(prop=my_font,loc="upper left")