python数据可视化——matplotlib(文字版)_python figsize=(8, 6))厘米-程序员宅基地

技术标签: python  可视化  python学习笔记  matplotlib  数据可视化  

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1.检查版本

import matplotlib
import numpy
import pandas
print("matplotlib",matplotlib.__version__)
print("numpy",numpy.__version__)
print("pandas",pandas.__version__)

2.简单绘图,线图
绘图过程如下:
在这里插入图片描述

代码实现:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'simhei'  #设置显示图表时的中文字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  #用于正常显示坐标轴
plt.figure(figsize=(6,8))  #创建画布,指定画布大小,此处也可设置dpi即显示的分辨率

plt.plot(t,s,color = 'red',linewidth=3,linestyle='dashed') #设置x,y轴的取值,线条颜色、粗细
plt.xlabel('time(s)') #设置x轴标题
plt.ylabel("距离",color = 'blue')  #设置y轴标题,轴标题颜色
plt.title("这是一张测试图片") #设置图标标题
plt.grid()  #显示网格线 
plt.ylim(0,2) #设置坐标轴范围
plt.xlim(0,2)

plt.savefig('./savefig/test.png',format='png',dpi=100) #保存图片,注意此命令要写在plt.show()之前,否则会保存为一张空白的图,dpi设置图片分辨率
plt.show() #展示

图表中可以设置的选项:
在这里插入图片描述

3 补充内容
plt.xxx和ax.xxx:
plt.xxx一般是在一张创建的空白画布上画图,而当一张画布上已经存在多图的情况下,再用plt有时无法指定对于想要修改的某一张图的操作,可能会修改到别的图上去,此时就要用ax.xxxx
ax指axes,它把每一个子图当作一个对象去绘制,如绘制第一个图就是ax1.xxxx,绘制第二个图就是ax2.xxxx。
• plt.*** :plt.figure()通过plt.xxx去画图,该种方法通过matplotlib提供的一个api去绘图,常规基础图形很快可以画出来,但是如果需要做精细调整,需要第二种方法
• fig,ax = plt.subplots(): 虽然复杂,但是属于官方推荐的画图方法,指定figure和axe

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