Python散点图与折线图绘制过程解析

这篇文章主要介绍了Python散点图与折线图绘制过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 在数据分析的过程中，经常需要将数据可视化，目前常使用的：散点图 折线图 需要import的外部包 一个是绘图 一个是字体导入 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties 在数据处理前需要获取数据，从TXT XML csv excel 等文本中获取需要的数据，保存到list def GetFeatureList 在数据分析领域，可视化是至关重要的一步，它能帮助我们更好地理解和解释数据。Python 提供了多种库用于数据可视化，其中 matplotlib 是最常用的一个。本文主要介绍了如何使用 matplotlib 来绘制散点图和折线图。 为了进行数据可视化，我们需要导入必要的库。在 Python 中，`matplotlib.pyplot` 用于创建图形和图表，而 `matplotlib.font_manager` 用于管理字体，确保在图表中正确显示中文字符。因此，我们会看到这样的导入语句： ```python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties ``` 在实际的数据分析中，我们通常会从各种文件（如 TXT、XML、CSV 或 Excel）中读取数据。例如，`GetFeatureList` 函数可能是用来从文件中提取特定数据并存储到列表中的。这个函数可能包含了数据清洗的逻辑，比如这里检查行数是否超过5000，并根据需要处理数据。 散点图是数据可视化的常见工具，用于展示两个变量之间的关系。在 Python 中，我们可以使用 `plt.scatter()` 函数来创建散点图。例如，`K0_Scatter` 函数绘制了两个散点图，它们分别位于同一个图像的上半部分和下半部分。在这个函数中，我们设置了图形的大小、分辨率，以及中文字体。然后，我们调用 `plt.subplot()` 创建子图，并用 `scatter()` 函数绘制散点，设置颜色和标记类型。添加标题和坐标轴标签，显示或保存图像。 ```python plt.figure(figsize=(25, 10), dpi=300) plt.title(u'散点图', fontproperties=zhfont) plt.xlabel('Sampling point', fontproperties=zhfont) plt.ylabel('K0_value', fontproperties=zhfont) plt.scatter(range(len(K0_list)), K0_list, c='r', marker='o') ``` 折线图则适合展示数据随时间的变化趋势。`K0_Plot` 函数展示了如何创建一个带有标签的折线图。在这个函数中，我们同样设置了图形属性，然后用 `plot()` 函数绘制折线图，设置颜色和标记类型。这里的 `X_label` 和 `Y_label` 分别代表 x 轴和 y 轴的值，而 `pic_name` 作为图形的标题。 ```python plt.figure(figsize=(25, 10), dpi=300) plt.title(pic_name, fontproperties=zhfont) plt.xlabel('coal_name', fontproperties=zhfont) plt.plot(X_label, Y_label, c='r', marker='o') ``` Python 的 matplotlib 库提供了丰富的功能，使数据可视化变得简单易行。无论是散点图还是折线图，都可以通过简单的函数调用来创建，并能根据需求进行自定义，如调整颜色、形状、大小等，以便更直观地展现数据的特征和趋势。对于初学者来说，理解这些基本绘图方法是掌握数据可视化的关键步骤。