Python数据可视化图实现过程详解

2020-10-08 0 340

python画分布代码示例:

# encoding=utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import * # 支持中文
 
mpl.rcParams[\'font.sans-serif\'] = [\'SimHei\']
# \'mentioned0cluster\',
names = [\'mentioned1cluster\',\'mentioned2cluster\', \'mentioned3cluster\', \'mentioned4cluster\', \'mentioned5cluster\', \'mentioned6cluster\', \'mentioned7cluster\', \'mentioned8cluster\', \'mentioned9cluster\', \'mentioned10cluster\']
x = range(len(names))
# y_0625 = [39266,56796,42996,24872,13849,8609,5331,1971,554,169,26]
 
y_0626_1=[4793,100,0,0,0,0,0,0,0,0]
# y_0626_2=[2622,203,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
 
# plt.plot(x, y, \'ro-\')
# plt.plot(x, y1, \'bo-\')
# pl.xlim(-1, 11) # 限定横轴的范围
# pl.ylim(-1, 110) # 限定纵轴的范围
plt.plot(x, y_0626_1, marker=\'o\', mec=\'r\', mfc=\'w\', label=\'HighRating:MentionedClusterNum Distribution\')
# plt.plot(x, y_0626_2, marker=\'o\', mec=\'r\', mfc=\'w\', label=\'LowRating:MentionedClusterNum Distribution\')
# plt.plot(x, y1, marker=\'*\', ms=10, label=u\'y=x^3曲线图\')
plt.legend() # 让图例生效
plt.xticks(x, names, rotation=45)
plt.margins(0)
plt.subplots_adjust(bottom=0.15)
# plt.xlabel(u\"time(s)邻居\") # X轴标签
plt.xlabel(\"clusters\")
plt.ylabel(\"number of reviews\") # Y轴标签
plt.title(\"A simple plot\") # 标题
 
plt.show()

效果如下:

Python数据可视化图实现过程详解

python画分布图的思路:

先在列表中定义分布图x、y轴的数值,然后使用plt.plot()方法即可将分布图绘制出来。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持自学编程网。

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