人工智能之數據分析 Matplotlib
第三章 基本屬性
(文章目錄)
前言
本文主要介紹如何設置繪圖標記、線條樣式、軸標籤、標題、網格線以及如何在同一窗口中繪製多個圖表。
一. 繪圖標記
你可以通過 plt.plot() 函數中的參數 marker 來指定數據點的標記樣式。例如:
plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30], marker='o') # 圓形標記
可用的標記類型有很多,如 'o'(圓圈), 's'(正方形), '^'(三角形) 等等。
二. 繪圖線
線條樣式可以通過 linestyle 或者簡寫 ls 參數來控制,比如實線 '-', 虛線 '--', 點劃線 '-.' 等。
plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30], linestyle='--') # 虛線
你還可以通過 color 參數來改變線條的顏色。
三. 軸標籤和標題
使用 plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 分別為 x 軸和 y 軸添加標籤,並用 plt.title() 添加圖表標題。
plt.xlabel('X Label')
plt.ylabel('Y Label')
plt.title('My Chart Title')
四. 網格線
要顯示網格線,可以使用 plt.grid(True)。你還可以傳遞更多參數來調整網格線的外觀。
plt.grid(True)
五. 繪製多圖
要在同一窗口中繪製多個圖表,你可以使用 plt.subplot() 函數或者創建多個 Axes 對象。
使用 plt.subplot()
plt.figure(figsize=(10, 5)) # 設置畫布大小
# 第一幅圖
plt.subplot(1, 2, 1) # 行數, 列數, 當前子圖索引
plt.plot([1, 2, 3], [1, 4, 9])
plt.title('Plot 1')
# 第二幅圖
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot([1, 2, 3], [1, 2, 3], 'r--') # 紅色虛線
plt.title('Plot 2')
plt.show()
使用面向對象的方法
fig, axs = plt.subplots(1, 2) # 創建一行兩列的子圖
axs[0].plot([1, 2, 3], [1, 4, 9])
axs[0].set_title('Plot 1')
axs[1].plot([1, 2, 3], [1, 2, 3], 'r--')
axs[1].set_title('Plot 2')
plt.show()
這些例子展示瞭如何在 Matplotlib 中設置不同的圖形屬性,包括標記、線條樣式、標籤、標題、網格線以及如何在一個窗口內繪製多個圖表。
後續
本文主要介紹了Matplotlib的基本屬性。之前的python過渡項目部分代碼已經上傳至gitee,後續會逐步更新。
資料關注
公眾號:咚咚王 gitee:https://gitee.com/wy18585051844/ai_learning
《Python編程:從入門到實踐》 《利用Python進行數據分析》 《算法導論中文第三版》 《概率論與數理統計(第四版) (盛驟) 》 《程序員的數學》 《線性代數應該這樣學第3版》 《微積分和數學分析引論》 《(西瓜書)周志華-機器學習》 《TensorFlow機器學習實戰指南》 《Sklearn與TensorFlow機器學習實用指南》 《模式識別(第四版)》 《深度學習 deep learning》伊恩·古德費洛著 花書 《Python深度學習第二版(中文版)【純文本】 (登封大數據 (Francois Choliet)) (Z-Library)》 《深入淺出神經網絡與深度學習+(邁克爾·尼爾森(Michael+Nielsen)》 《自然語言處理綜論 第2版》 《Natural-Language-Processing-with-PyTorch》 《計算機視覺-算法與應用(中文版)》 《Learning OpenCV 4》 《AIGC:智能創作時代》杜雨+&+張孜銘 《AIGC原理與實踐:零基礎學大語言模型、擴散模型和多模態模型》 《從零構建大語言模型(中文版)》 《實戰AI大模型》 《AI 3.0》