序言:
在python里面,数据可视化是python的一个亮点。在python里面,数据可视可以达到什么样的效果,这当然与我们使用的库有关。python常常需要导入库,并不断调用方法,就很像一条流数据可视化的库,有很多,很多都可以后续开发,然后我们调用。了解过pyecharts美观的可视化界面 ,将pyecharts和matplotlib相对比一下。
pyecharts和matplotlib的区别在哪里呢?Matplotlib是Python数据可视化库的泰斗,尽管已有十多年的历史,但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库,它的设计与MATLAB非常相似,提供了一整套和MATLAB相似的命令API,适合交互式制图,还可以将它作为绘图控件,嵌入其它应用程序中。
Pyecharts是一款将Python与Echarts相结合的数据可视化工具,可以高度灵活的配置,轻松搭配出精美的视图。其中Echarts是百度开源的一个数据可视化库,而Pyecharts将Echarts与Python进行有机对接,方便在Python中直接生成各种美观的图形。
数据可视化之matplotlib绘制正余弦曲线图
我们先来看最终实现效果
上面这个图是最终保存的图片查看效果
我们一步一步来实现
1:首先我们需要导入基本的库
matplotlib numpy
matplotlib 是我们本章需要的库
numpy 是我们数据分析处理的常见库,在机器学习时也会经常用到。
一步一步来了
下面展示一些 内联代码片
。
第一步
#1:用到的方法及参数 # linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, # retstep=False, dtype=None) # 相关参数的说明 # 指定在start到stop均分数值 # start:不可省略 # stop:有时包含有时不包含,根据endpoint来选择,默认包含 # num:指定均分的数量,默认为50 # endpoint:布尔值,可选,默认为True。包含stop就True,不包含就# False # retstep : 布尔值,可选,默认为False。如果为True,返回值和步长 # dtype : 输出数据类型,可选。如果不指定,则根据前面参数的数据类型 # 2:np.plot(x,y.color.lw,label,ls,mk,mec,mfc) # 其中X由所有输入点坐标的x值组成,Y是由与X中包含的x对应的y所组 # 成的向量 # color 指定线条的颜色 # lw指定线条的宽度 # lw指定线条的样式,默认为实现 # mk可以指定数据标识符 # ms可以指定标识符的大小 # mec可以指定标识符的边界色彩 # mfc标识符内部填充颜色
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #用于正常显示中文标签 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用于正常显示符号 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False x = np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint = 256) sin,cos = np.sin(x),np.cos(x) #绘制,并设置相关的参数,这里标签还不会显示出来,因为还没有 #添加图例,具体往下面看 plt.plot(x,sin,color = 'blue',lw=2.5,label = '正弦sin',mec='red') plt.plot(x,cos,color = 'red',lw = 2.5,label = '余弦cos()') plt.show() #显示
第二步
#用到的方法及参数 # plt.xlim(xmin, xmax) # xmin:x轴上的最小值 # xmax:x轴上的最大值 #plt.ylim() 与上一样的道理 #具体如何使用,可以看下面的实例代码
plt.xlim(x.min()*1.5,x.max()*1.5) #将x轴拉伸1.5倍 plt.ylim(cos.min()*1.5,cos.max()*1.5) # 将y轴拉伸1.5倍 plt.show()
第三步
#用到的方法与参数 # plt.xticks([],[]) # plt.yticks([],[]) # plt.title('',color,color,..) #设置标题,里面的相关参数可以# 指定 # plt.text(备注内容x轴的坐标,备注内容y轴的坐标 ,'备注内容',fontsize,color,..) #给右下角添加备注 #想说的说这里面有连个参数,分别以列表的形式展示。 现在只需要介绍是用来设置坐标刻度的。其中第二个参数列表 是用来转义的。具体实例如下。
下面展示一些 内联代码片
。
在x轴的刻度上,我们需要我们需要按照规则的正余弦刻度来,而不是简单的实数,我们需要圆周率。因此在plt.xticks([],[])的第二个列表参数上需要转义。
#这里的r'$代表开始,$代表结尾,\代表转义,\pi代表圆周率的意思,r代表原始字符串。因此可以一一对应下来的。
plt.xticks([-np.pi,-np.pi/2,0,np.pi/2,np.pi], [r'$-\pi$',r'$-\pi/2$',r'$0$',r'$\pi/2$',r'$\pi$']) plt.yticks([-1,0,1]) plt.title("绘图正余弦函数曲线图",fontsize = 16,color ='green') #给图片右下角添加备注标签 plt.text(+2.2,-1.4,"by:jgdabc",fontsize=16,color = 'purple') plt.show()
第四步:
用到的方法及参数:
plt.gca()#这个方法有点东西。
我要简单的去理解,Python库太繁杂了。有点头大。
plt.gca(),可以获得axes对象
什么又是axes对象?
在matplotlib中,整个图表为一个figure对象。每个figure
对象中可以包含一个或多个axes,而axes为坐标轴。每个axes
对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域。我们可以理解为通
过这个方法我们可以获得axes对象,而通过这个对象可以帮助我们
方便的操作坐标轴,ok。具体操作看实例吧!
#我相信能看懂英文的不看注释也可以看懂 ax = plt.gca() #获取Axes对象 ax.spines['right'].set_color('none') #隐藏右边界 ax.spines['top'].set_color('none')#隐藏上边界 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') #x轴坐标刻度设置在坐标下面 ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))#将x坐标轴平移经过(0,0)的位置 ax.yaxis.set_ticks_position('left')#将y轴坐标刻度设置在坐标轴左侧 ax.spines['left'].set_position(('data',0))#将y轴坐标轴平移到(0,0)位置 plt.show()
兄弟们是不是有点像了,还不够。
第五步:
用到的方法及参数:
plt.legend()
添加图例
这样才会把我上述label的内容显示出来。
plt.legend(loc ='upper left',fontsize=12) plt.show()
第六步
注意第六步我们要描点,并画线
用到的方法及参数 plt.plot() # 这个前面已经有说明,不再赘述,这里我们 要加一个参数linewidth指定,将其变为虚线 plt.scatter() #用来绘制两个点的位置 plt.annotate #用来添加注释文字,具体解释我们在实例代码中说明 ```javascript t1 = 2*np.pi/3 #取一个x轴坐标点 t2 = -np.pi # 取第二个坐标点 #根据画线,第一个列表是x轴坐标值,第二个列表是y轴坐标值 plt.plot([t1,t1],[0,np.sin(t1)],color = 'b',linewidth = 1.5,linestyle = '--') #画线 plt.plot([t2,t2],[0,np.cos(t2)],color ='r',linewidth=1.5,linestyle="--") #标注两个点的位置(绘制散点图的方法) plt.scatter([t1,],[np.sin(t1),],50,color = 'b') #50为指定的大小 #为图表添加注释 plt.scatter([t2,],[np.cos(2),],50,color = 'r') plt.annotate( r'$\sin(\frac{2\pi}{3}=\frac{\sqrt{3}}{2}$)', xy = (t1,np.sin(t1)), #点的位置 xycoords = 'data', #注释文字的偏移量 xytext = (+10,+30), #文字离点的横纵距离 textcoords = 'offset points', fontsize =14,#注释的大小 arrowprops = dict(arrowstyle = '->',connectionstyle = 'arc3,rad=.2')#箭头指向的弯曲度 ) plt.annotate(r'$\cos(-\pi)=-1$', xy = (t2,np.cos(t2)), xycoords = 'data', #注释文字的偏移量 xytext = (0 ,-40), # 文字离点的横纵距离 textcoords = 'offset points', fontsize = 14,#注释的大小 arrowprops = dict(arrowstyle = '->',connectionstyle='arc3,rad=.2') ) #点的位置 plt.show()
第七步:我想设置一下x轴和y轴的字体,一提到轴,就用ax.
我们直接上代码去解释
#遍历获取x轴和y轴的刻度,并设置字体 for label in ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels() : label.set_fontsize(18) label.set_bbox(dict(facecolor = 'r',edgecolor='g',alpha=0.5))#alpha代表透明度 #绘制填充区域 plt.fill_between(x,np.abs(x)<0.5,sin,sin>0.5,color='g',alpha =0.8) plt.fill_between(x,cos,where = (-2.5<x)&(x<-0.5),color = 'purple') plt.grid() #绘制网格线 plt.savefig("D:\python学习数据可视化matplot学习.png",dpi = 300)保存图片 plt.show()
注意这里保存一定要先保存,后show。
最终效果
给大家完整代码
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False x = np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=256) sin,cos = np.sin(x),np.cos(x) plt.plot(x,sin,color = 'blue',lw=2.5,label = '正弦sin',mec='red') plt.plot(x,cos,color = 'red',lw = 2.5,label = '余弦cos()') plt.xlim(x.min()*1.5,x.max()*1.5) plt.ylim(cos.min()*1.5,cos.max()*1.5) plt.xticks([-np.pi,-np.pi/2,0,np.pi/2,np.pi],[r'$-\pi$',r'$-\pi/2$',r'$0$',r'$\pi/2$',r'$\pi$']) plt.yticks([-1,0,1]) plt.title("绘图正余弦函数曲线图",fontsize = 16,color ='green') plt.text(+2.2,-1.4,"by:jgdabc",fontsize=16,color = 'purple') ax = plt.gca() ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['left'].set_position(('data',0)) plt.legend(loc ='upper left',fontsize=12) t1 = 2*np.pi/3 t2 = -np.pi plt.plot([t1,t1],[0,np.sin(t1)],color = 'b',linewidth = 1.5,linestyle = '--') plt.plot([t2,t2],[0,np.cos(t2)],color ='r',linewidth=1.5,linestyle="--") plt.scatter([t1,],[np.sin(t1),],50,color = 'b') plt.scatter([t2,],[np.cos(2),],50,color = 'r') plt.annotate( r'$\sin(\frac{2\pi}{3}=\frac{\sqrt{3}}{2}$)', xy = (t1,np.sin(t1)), xycoords = 'data', xytext = (+10,+30), textcoords = 'offset points', fontsize =14, arrowprops = dict(arrowstyle= '->',connectionstyle = 'arc3,rad=.2')#箭头指向的弯曲度 ) plt.annotate(r'$\cos(-\pi)=-1$', xy = (t2,np.cos(t2)), xycoords = 'data', xytext = (0 ,-40), textcoords = 'offset points', fontsize = 14, arrowprops = dict(arrowstyle = '->',connectionstyle='arc3,rad=.2') ) for label in ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels() : label.set_fontsize(18) label.set_bbox(dict(facecolor = 'r',edgecolor='g',alpha=0.5)) plt.fill_between(x,np.abs(x)<0.5,sin,sin>0.5,color='g',alpha =0.8) plt.fill_between(x,cos,where = (-2.5<x)&(x<-0.5),color = 'purple') plt.grid() plt.savefig("D:\python学习数据可视化matplot学习.png",dpi = 300) plt.show()
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