人工智能（三）matplotlib

三、matplotlib快速入门

第七阶段

matplotlib是一个将数据可视化的模块。

什么你连什么是数据可视化都不知道是什么？

高中学的函数（可别跟Python中的函数搞混了）知道吧，把函数的图像画出来，就是数据可视化了

matplotlib是一个数据可视化的标准库，与numpy模块，pandas模块都很适用。

它能够绘制多种形式的图像，包括：

❝

• 折线图 —— plot ()
• 散点图 —— scatter ()
• 饼状图 —— pie ()
• 柱状图 —— bar ()
• 雷达图 —— polar ()
• 三维图 —— mplot3d

❞

3.1 基础理论

作图，我们需要有数据，坐标轴标签，标题，坐标轴刻度等属性。

1. 数据可以使用numpy生成一维列表，在数学中也叫向量。

2. 坐标轴标签由xlabel()，ylabel()方法（函数）设置

3. 标题由title()方法（函数）设置

4. 坐标轴刻度可以使用xticks ()，yticks ()方法（函数）设置

3.2 绘制折线图

导入模块：

import numpy as np
# numpy用于生成数据
import matplotlib.pyplot as plt 
# 使用matplotlib中的pyplot模块进行绘图

生成x轴，y轴数据：

x = np.arange(0,6,0.1) # x轴数据
y = np.sin(x) # y轴数据

绘制图案：

plt.plot(x,y,label="sin")
# 以x为x轴数据，y为y轴数据，绘制折线图，并设置线上的标签为sin

设置标题等属性：

plt.xlabel("number")  # x轴标签
plt.ylabel("sin")  # y轴标签
plt.title("sin fun")   # 图像标题

使图像显示出来：

plt.show()  # 显示图像

图像显示效果：

3.3 绘制散点图

将代码绘制图像的plt.plot()修改成plt.scatter()

全部代码：

import numpy as np
# numpy用于生成数据
import matplotlib.pyplot as plt

# 使用matplotlib中的pyplot模块进行绘图

x = np.arange(0, 6, 0.1)  # x轴数据
y = np.sin(x)  # y轴数据
plt.scatter(x, y, label="sin")
# 以x为x轴数据，y为y轴数据，绘制折线图，并设置线上的标签为sin
plt.xlabel("number")  # x轴标签
plt.ylabel("sin")  # y轴标签
plt.title("sin fun")  # 图像标题
plt.show()  # 显示图像

3.4 绘制饼状图

绘制一个编程语言的饼状图，数据随便写的，不要当真，还有一点，默认不支持中文

先导入模块

import numpy as np
# numpy用于生成数据
import matplotlib.pyplot as plt
# 使用matplotlib中的pyplot模块进行绘图

创建数据：

student_souce = np.array([25, 35, 45, 60])

绘制图案：

plt.pie(student_souce, labels=["C", "Python", "Java", "C+++"], autopct='%.2f%%')
# 设置student_souce为数据，每个数据的名字为labels的参数，并格式化输出各个所占百分比

设置标题与显示图像：

plt.title("Test")  # 图像标题
plt.show()  # 显示图像

完整代码：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author： Smly
# @datetime： 2021/9/28 12:56 
# @Version： 1.0
import numpy as np
# numpy用于生成数据
import matplotlib.pyplot as plt
# 使用matplotlib中的pyplot模块进行绘图

student_souce = np.array([25, 35, 45, 60])
plt.pie(student_souce, labels=["C", "Python", "Java", "C+++"], autopct='%.2f%%')
# 设置student_souce为数据，每个数据的名字为labels的参数，并格式化输出各个所占百分比
plt.title("Test")  # 图像标题
plt.show()  # 显示图像

运行结果：

3.5 绘制柱状图

先生成数据，然后再绘制图像

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author： Smly
# @datetime： 2021/9/28 13:02 
# @Version： 1.0

import numpy as np
# numpy用于生成数据
import matplotlib.pyplot as plt
# 使用matplotlib中的pyplot模块进行绘图

x = np.arange(0, 6)  # x轴数据
plt.bar(x, x)
# 以x为x轴数据，x为柱体高度，绘制柱状图
plt.xlabel("number")  # x轴标签
plt.ylabel("sin")  # y轴标签
plt.title("sin fun")  # 图像标题
plt.show()  # 显示图像

运行结果：

3.6 图添加网格线

使用gird()方法（函数）来设置网格线

函数参数：

❝

• 「b」：可选，默认为 None，可以设置布尔值，true 为显示网格线，false 为不显示，如果设置 **kwargs 参数，则值为 true。
• 「which」：可选，可选值有 'major'、'minor' 和 'both'，默认为 'major'，表示应用更改的网格线。
• 「axis」：可选，设置显示哪个方向的网格线，可以是取 'both'（默认），'x' 或 'y'，分别表示两个方向，x 轴方向或 y 轴方向。
• *「*kwargs」：可选，设置网格样式，可以是 color='r', linestyle='-' 和 linewidth=2，分别表示网格线的颜色，样式和宽度。

❞

具体效果就自己往上面的代码里面的plt.show()上面添加一个plt.gird()