寫在前面的話

01

今天資源君帶大家學習一下Python的可視化，何謂可視化呢？我們常常聽說Python的數據分析，數據分析中很重要的一個就是將數據展示出來，如何展示出來呢？這就得靠我們的Python可視化了，我們可以對我們的數據進行分析后，展示到柱形圖，扇形圖等圖像上，方便被人一眼就能看到數據的走向和數據的詳細情況，廢話不多說，我們直接來學習！

python可視化

02

代碼的講解，我都直接寫在代碼的注釋里面了，方便大家的閱讀和理解#導入兩個庫

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

#第一個參數就是x軸的初始值

#第二個參數是x軸的終止值

#第三個返回num均勻分布的樣本，也就是0-12的區間取多少個點，如果為曲線的最好數值大一點

x = np.linspace(0, 12, 50)

y = np.sin(x) #函數

z = np.cos(x) # 函數

plt.figure(figsize=(8, 4))#解釋在下面

plt.plot(x, y, label="$sin(x)$", color="red", linewidth=2) #描繪函數圖像以及標注

plt.plot(x, z, "b--", label="$cos(X^2)$")# b--為虛線的意思

plt.xlabel("Time(s)") #x軸的名字

plt.ylabel("Volt1")

plt.title("PyPlot First Example")

#第一個參數是表示y軸的開始值

#第二個參數是表示y軸的結束值

plt.ylim(-1.2, 1, 2)

plt.legend()

plt.show()

這里我要來補充一個知識

figure語法說明

figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)

num:圖像編號或名稱，數字為編號 ，字符串為名稱

figsize:指定figure的寬和高，單位為英寸；

dpi參數指定繪圖對象的分辨率，即每英寸多少個像素，缺省值為80 1英寸等于2.5cm,A4紙是 21*30cm的紙張

facecolor:背景顏色

edgecolor:邊框顏色

frameon:是否顯示邊框

最后顯示的效果圖：

上面的寫出來的是一個坐標系

接下來我們來看看扇形圖是如何畫出來的import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

labels = 'A', 'B', 'C', 'D'

fracs = [15, 30.55, 44.44, 10]

explode = [0, 0, 0, 0] # 0.1 凸出這部分，

plt.axes(aspect=1) # set this , Figure is round, otherwise it is an ellipse

# autopct ，show percet

plt.pie(x=fracs, labels=labels, explode=explode, autopct='%3.1f %%',shadow=True, labeldistance=1.1, startangle=90,pctdistance=0.6)

plt.show()

labeldistance：文本的位置離遠點有多遠，1.1指1.1倍半徑的位置

autopct：圓里面的文本格式，%3.1f%%表示小數有三位，整數有一位的浮點數

shadow：餅是否有陰影

startangle：起始角度，0，表示從0開始逆時針轉，為第一塊。一般選擇從90度開始比較好看

pctdistance：百分比的text離圓心的距離

patches, l_texts, p_texts：為了得到餅圖的返回值，

p_texts：餅圖內部的文本

l_texts：餅圖外label的文本

我們來看看效果圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 可视化饼图_Python可视化学习（饼状图,坐标系...）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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