python各個(gè)函數(shù)圖像 python畫出函數(shù)圖像

python可視化數(shù)據(jù)分析常用圖大集合（收藏）

python數(shù)據(jù)分析常用圖大集合：包含折線圖、直方圖、垂直條形圖、水平條形圖、餅圖、箱線圖、熱力圖、散點(diǎn)圖、蜘蛛圖、二元變量分布、面積圖、六邊形圖等12種常用可視化數(shù)據(jù)分析圖，后期還會(huì)不斷的收集整理，請(qǐng)關(guān)注更新！

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以下默認(rèn)所有的操作都先導(dǎo)入了numpy、pandas、matplotlib、seaborn

一、折線圖

折線圖可以用來表示數(shù)據(jù)隨著時(shí)間變化的趨勢(shì)

Matplotlib

plt.plot(x,?y)

plt.show()

Seaborn

df?=?pd.DataFrame({'x':?x,?'y':?y})

sns.lineplot(x="x",?y="y",?data=df)

plt.show()

二、直方圖

直方圖是比較常見的視圖，它是把橫坐標(biāo)等分成了一定數(shù)量的小區(qū)間，然后在每個(gè)小區(qū)間內(nèi)用矩形條（bars）展示該區(qū)間的數(shù)值

Matplotlib

Seaborn

三、垂直條形圖

條形圖可以幫我們查看類別的特征。在條形圖中，長(zhǎng)條形的長(zhǎng)度表示類別的頻數(shù)，寬度表示類別。

Matplotlib

Seaborn

1plt.show()

四、水平條形圖

五、餅圖

六、箱線圖

箱線圖由五個(gè)數(shù)值點(diǎn)組成：最大值 (max)、最小值 (min)、中位數(shù) (median) 和上下四分位數(shù) (Q3, Q1)。

可以幫我們分析出數(shù)據(jù)的差異性、離散程度和異常值等。

Matplotlib

Seaborn

七、熱力圖

力圖，英文叫 heat map，是一種矩陣表示方法，其中矩陣中的元素值用顏色來代表，不同的顏色代表不同大小的值。通過顏色就能直觀地知道某個(gè)位置上數(shù)值的大小。

通過 seaborn 的 heatmap 函數(shù)，我們可以觀察到不同年份，不同月份的乘客數(shù)量變化情況，其中顏色越淺的代表乘客數(shù)量越多

八、散點(diǎn)圖

散點(diǎn)圖的英文叫做 scatter plot，它將兩個(gè)變量的值顯示在二維坐標(biāo)中，非常適合展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系。

Matplotlib

Seaborn

九、蜘蛛圖

蜘蛛圖是一種顯示一對(duì)多關(guān)系的方法，使一個(gè)變量相對(duì)于另一個(gè)變量的顯著性是清晰可見

十、二元變量分布

二元變量分布可以看兩個(gè)變量之間的關(guān)系

十一、面積圖

面積圖又稱區(qū)域圖，強(qiáng)調(diào)數(shù)量隨時(shí)間而變化的程度，也可用于引起人們對(duì)總值趨勢(shì)的注意。

堆積面積圖還可以顯示部分與整體的關(guān)系。折線圖和面積圖都可以用來幫助我們對(duì)趨勢(shì)進(jìn)行分析，當(dāng)數(shù)據(jù)集有合計(jì)關(guān)系或者你想要展示局部與整體關(guān)系的時(shí)候，使用面積圖為更好的選擇。

十二、六邊形圖

六邊形圖將空間中的點(diǎn)聚合成六邊形，然后根據(jù)六邊形內(nèi)部的值為這些六邊形上色。

原文至：

Python matplotlib之函數(shù)圖像繪制、線條rc參數(shù)設(shè)置

為避免中文顯示出錯(cuò)，需導(dǎo)入matplotlib.pylab庫

1.2.1 確定數(shù)據(jù)

1.2.2 創(chuàng)建畫布

1.2.3 添加標(biāo)題

1.2.4 添加x，y軸名稱

1.2.5 添加x，y軸范圍

1.2.6 添加x，y軸刻度

1.2.7 繪制曲線、圖例, 并保存圖片

保存圖片時(shí)，dpi為清晰度，數(shù)值越高越清晰。請(qǐng)注意，函數(shù)結(jié)尾處，必須加plt.show()，不然圖像不顯示。

繪制流程與繪制不含子圖的圖像一致，只需注意一點(diǎn)：創(chuàng)建畫布。

合理調(diào)整figsize、dpi，可避免出現(xiàn)第一幅圖橫軸名稱與第二幅圖標(biāo)題相互遮蓋的現(xiàn)象.

2.2.1 rc參數(shù)類型

2.2.2 方法1：使用rcParams設(shè)置

2.2.3 方法2：plot內(nèi)設(shè)置

2.2.4 方法3：plot內(nèi)簡(jiǎn)化設(shè)置

方法2中，線條形狀，linestyle可簡(jiǎn)寫為ls；線條寬度，linewidth可簡(jiǎn)寫為lw；線條顏色，color可簡(jiǎn)寫為c，等等。

python兩個(gè)函數(shù)圖像怎么分開畫

1、plt.legendplt.legend(loc=0)#顯示圖例的位置。

2、plt.figureplt.figure(figsize=(14，6)，dpi=80)#設(shè)置繪圖區(qū)域的大小和像素。

3、plt.xticksplt.xticks(new_year)#設(shè)置x軸的刻度線為new_year，new_year可以為數(shù)組。

4、plt.xlabelplt.xlabel('year')#x軸標(biāo)簽。

5、plt.plotplt.plot(number，color='blue'，label="actualvalue")#將實(shí)際值的折線設(shè)置為藍(lán)色。

6、兩個(gè)圖分開fig，axes=plt.subplots(2，1，sharex=True，figsize=(10，10))。

7、畫豎直線plt.axvline(99，linestyle="dotted"，linewidth=4，color='r')#99表示橫坐標(biāo)。

8、圖片保存plt.savefig('timeseries_y.jpg')。

當(dāng)前名稱：python各個(gè)函數(shù)圖像 python畫出函數(shù)圖像
標(biāo)題路徑：http://muchs.cn/article14/hgsede.html

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