Python - 数据科学之数据可视化图表属性

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  简述

  Python 具有出色的数据可视化库。的组合Pandas,numpy和matplotlib可以帮助创建几乎所有类型的可视化图表。在本章中，我们将开始查看一些简单的图表和图表的各种属性。
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  创建图表

  我们使用 numpy 库来创建需要映射的数字以创建图表，并使用 matplotlib 中的 pyplot 方法绘制实际图表。

  
  import numpy as np 
  import matplotlib.pyplot as plt 
  x = np.arange(0,10) 
  y = x ^ 2 
  #Simple Plot
  plt.plot(x,y)
  

  它的输出如下 -

  
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  标记轴

  我们可以使用库中的适当方法将标签应用于轴以及图表的标题，如下所示。

  
  import numpy as np 
  import matplotlib.pyplot as plt 
  x = np.arange(0,10) 
  y = x ^ 2 
  #Labeling the Axes and Title
  plt.title("Graph Drawing") 
  plt.xlabel("Time") 
  plt.ylabel("Distance") 
  #Simple Plot
  plt.plot(x,y)
  

  它的输出如下 -

  
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  格式化线型和颜色

  可以使用库中的适当方法指定图表中线条的样式和颜色，如下所示。

  
  import numpy as np 
  import matplotlib.pyplot as plt 
  x = np.arange(0,10) 
  y = x ^ 2 
  #Labeling the Axes and Title
  plt.title("Graph Drawing") 
  plt.xlabel("Time") 
  plt.ylabel("Distance") 
  # Formatting the line colors
  plt.plot(x,y,'r')
  # Formatting the line type  
  plt.plot(x,y,'>') 
  

  它的输出如下 -

  
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  保存图表文件

  可以使用库中的适当方法将图表保存为不同的图像文件格式，如下所示。

  
  import numpy as np 
  import matplotlib.pyplot as plt 
  x = np.arange(0,10) 
  y = x ^ 2 
  #Labeling the Axes and Title
  plt.title("Graph Drawing") 
  plt.xlabel("Time") 
  plt.ylabel("Distance") 
  # Formatting the line colors
  plt.plot(x,y,'r')
  # Formatting the line type  
  plt.plot(x,y,'>') 
  # save in pdf formats
  plt.savefig('timevsdist.pdf', format='pdf')
  

  上面的代码在python环境的默认路径下创建pdf文件。