主要内容 #
综合实战:数据可视化,了解NumPy和Matplotlib的数据分析基础包,掌握数据可视化的基本编写6.Matplotlib的使用2 #
import matplotlib.pyplot as plt
data = {'小明': 90, '小东': 89, '小红': 85, '小亮': 92}#每位同学的python成绩
plt.rc('font',family='SimHei')#matplotlib的默认字体不支持中文
names = list(data.keys())
values = list(data.values())
fig, axs = plt.subplots(1, 3, sharey=True,figsize=(9, 4), dpi=100)#返回figure(整张图)，axs(子图形对象的numpy一维矩阵)
#subplots()参数说明: 1->字图像行数；3->字图像列数；sharey=True每个字图像分享y坐标；figsize=(9, 4)->图像长宽单位英寸；dpi=100->分辨率
axs[0].bar(names, values)#第一个字图像柱状图
axs[1].scatter(names, values)#第二个字图像散点图
axs[2].plot(names, values)#第三个字图像折线图
fig.suptitle('大师码第三期python成绩分布图')#添加标题
plt.show()
7.GDP绘制示意图 #
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('font',family='SimHei')
fig,ax=plt.subplots(dpi=100)#plt.subplots()的使用默认一个子图形
gdplist=[]
with open('P83_1data.txt') as data:
for line in data:
a=line.strip().split('\t')
gdplist.append(a)
gdp=np.array(gdplist)
x=gdp[:,0]#二维矩阵取第一列
y=gdp[:,1].astype(float)#二维矩阵取第二列
ax.barh(x[1:],y[1:])#绘制柱状图
#设置标题，添加文字说明
ax.set_title('1960年世界GDP排名图(单位：百亿$)',fontsize=20)#标题
ax.spines['top'].set_color('none')#顶部的spine颜色设置为无
ax.spines['right'].set_color('none')#右边的spine颜色设置为无
ax.text(4,0,"1960年", fontsize=20)#添加文字参数(4,0)表示横坐标和纵坐标
ax.text(4,-4,"GDP总量（百亿$)", fontsize=16)
plt.show()
