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数据处理及可视化初步1

matplotlib

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第二章数据处理及可视化初步本章导读看看Matplotlib文案，就可以写好本章。那篇文章写得不错。学习目标：1. 初步掌握Python图形库库Matplotl

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2018/5/30 数据处理及可视化初步

file:///D:/myBook/Python/DAV.html?ChapterNo=2 1/13

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第二章　数据处理及可视化初步

本章导读

看看Matplotlib文案，就可以写好本章。那篇文章写得不错。

学习目标：

1. 初步掌握Python图形库库Matplotlib；

2. 初步掌握Python的数据处理库Numpy；

3. 初步掌握Python的数据分析库Pandas；

本章目录

第一节　快速了解

第二节　配置图形要素

1、工作区

2、绘图区

3、坐标轴

4、图例

5、文本标注和箭头

第三节　图表类型

1、柱状图

2、饼图

3、散点图

第四节　小结

第一节　快速了解

例程2-1是0-6立方值的可视化程序，图2-1是其运行效果。在Python中，Matplotlib是最重要的图形库。例程第2行是引入

Matplotlib库并命名为plt。第4行是用于可视化的数据，第5行是选择类型，第6行是显示该图形。当该程序运行后，将显示如图2-

1所示效果。

例程2-1

第1行 #数据可视化初步

第2行 import matplotlib.pyplot as plt

第3行

第4行 dataList=[0,1,8,27,64,125] #0-6的立方值，可视化的数据

第5行 plt.plot(dataList) #可视化类型

第6行 plt.show() #显示图形

第7行

第8行 #eof

图片底部有一些列图标用于控制图形显示，其中最右侧图标可将当前显示图片保存为各种图形或图像格式，如常见：JPG、

PNG、SVG甚至PDF格式等，可用于多种场景，如论文等等。

2018/5/30 数据处理及可视化初步

file:///D:/myBook/Python/DAV.html?ChapterNo=2 2/13

图2-1　例程2-1的运行效果图

图2-2对应显示5、2、4、7的平方，可y值25对应缺为0，16对应为2，明显错误，因为此时对应值不再是默认从0-6的顺序增

长，此时可指定x轴对应数据，如例程2-2所示。例程第plt.plot([5,2,4,7],dataList)中的[5,2,4,7]为x轴的数据，dataList为对应y轴数

据。只有设定x轴和y轴对应数据，即可绘制出相应图形。

图2-2　5、2、4、7应平方的错误效果图

例程2-2

第1行 #数据可视化初步

第2行 import matplotlib.pyplot as plt

第3行

第4行 dataList=[25,4,16,49] #0-6的立方值，可视化的数据

第5行 plt.plot([5,2,4,7],dataList) #可视化类型

第6行 plt.show() #显示图形

第7行

第8行 #eof

2018/5/30 数据处理及可视化初步

file:///D:/myBook/Python/DAV.html?ChapterNo=2 3/13

图2-3　例程2-2应平方的错误效果图

Matplotlib默认为折线图，很明显在此处并不合适，可以将折线图变化为散点图，如例程2-3所示，其运行效果如图2-4所示。

例程2-3

第1行 #数据可视化初步

第2行 import matplotlib.pyplot as plt

第3行

第4行 dataList=[25,4,16,49] #0-6的立方值，可视化的数据

第5行 plt.plot([5,2,4,7],dataList,"ro") #可视化类型，r表示红色，o表示圆点

第6行 plt.show() #显示图形

第7行

第8行 #eof

图2-4　例程2-3的运行效果图

如何同时在一张图绘制出1-5的平方和立方呢？如例程2-4所示，图2-5是其运行效果。

例程2-4

第1行 #数据可视化初步

第2行 import matplotlib.pyplot as plt

第3行

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