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matplotlib的基本图表配置之plot的使用(一)

简介: matplotlib的基本图表配置之plot的使用(一)
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基本介绍

前期我们对Python的第三方库pyecharts进行了详细的介绍了,本期我们将开启Python的另一个第三方库matplotlib进行深入的学习和实践。


对于matplotlib而言,它的优势最大在于,可以使用少量的代码完成基本的图形绘制,但是对于pyecharts一般的炫酷的图标都是需要使用一些丰富的代码框架进行渲染的,matplotlib大部分是生成本地的静态图形,而pyecharts是生成网页版的动态可视化,二者的使用场景各有各的优势。


可以灵活的通过选择,达到我们业务所需;也可以结合不同的实际情况,改造和配置图形的基本结构。

导入模块


import matplotlib.pyplot as plt


直接调用plot()函数对列表数据绘图

plt.plot(x, y, fmt=‘xxx’, linestyle=, marker=, color=, linewidth=, markersize=, label=, )


x:点的横坐标,可迭代对象


y:点的纵坐标,可迭代对象


fmt = ‘#color#linestyle#marker’


linestyle:线的样式,字符串


image.png


image.png

image.png

RGB颜色:三原色


R G B


1 1 1 (1byte)


11111111 11111111 11111111 (8bit)


255 255 255 (10进制)


FF FF FF (16进制)


red: #FF0000


yellow: #FFFF00


black: #000000


white: #FFFFFF


label:图例,legend文字


matplotlib图的组成:

Figure (画布)

Axes (坐标系)

Axis (坐标轴)

图形(plot(),scatter(),bar(),…)

Title, Labels, …

基本示例

x = [1,2,3]
y = [1,2,3]
y = x
plt.plot(x,y,linestyle=':', linewidth=1, marker='^', markersize=10, label='1234')
plt.legend()

image.png


这里x和y所代表的是数据源,其次linestyle=‘:’代表的是点虚线,然后设置了线条的长度,marker=’^'代表的是下三角形的,markersize是设置的图标的大小,label是图形的标题。

有的小伙伴觉得这个图表的配置比较的复杂,其实在真实的绘制场景中,一般代码的编写也是比较的简单的,主要是需要对每一个配置元素了解,然后就可以快速的配置和设置。

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