数据可视化-pyplot

书上的数据可视化真是乱七八糟，一会matplotlib一会pygal，我已经有点混乱了hhh而且书上写的不咋好，我已经快忘光了，现在趁机复习下。

现在我要做一个简单的折线图，折线图的内容是数字1-5的和他们的平方数相对应的图。

绘制折线图

首先导入模块：

import matplotlib.pyplot as plt

接着要将x轴和y轴上的数字放在两个列表中：

input_value = [1, 2, 3, 4, 5]  # x轴
squares = [1, 4, 9, 16, 25]  # y轴

现在调用类中的plot方法将图绘制出来，但是先介绍一下参数（资料来源CSDN毕竟我也不会）

可能这就是面向CSDN编程吧

plot()的参数x是可选的，没有填的话就默认是索引，从0开始，在这里用显然会出错，导致0的平方为1,1的平方为4。但是注意当绘制多条曲线时，各条曲线的x值不能省略！！！

**kwargs表示第二组或更多（x,y,format_string）”这句话意味着可以成组按顺序传入多组(x, y)并可以分别设置他们各组数据线型的样式，如下

plt.plot(input_value, squares, linewidth=5)  # 绘制线条的粗细

（x,y,format_string）中format_string是用于控制曲线格式的字符串（可选），由颜色字符、风格字符和标记字符组成。

（1）颜色字符

（2）风格字符

（3）标记字符

除了利用上述方式对线条样式进行控制以外，plt.plot( ）中还提供了一种更细致明了的参数设定形式，如下：

参数 color 用以控制线条颜色 参数 linestyle 用以控制线条形状 参数 linewidth 用以控制线条宽度（默认值为0.5） 参数 marker 用以控制标记风格

参数 markersize 用以控制标记大小

嗯复制粘贴完了可以继续我的折线图了。

plt.plot(input_value, squares, linewidth=5)  #参数为x,y,和linewidth

接着设置折线图的标题和标签

plt.title("Square Number", fontsize=24)  # 第一个参数是标题
# fontsize 设置的是字体大小  使用关键字参数（）
plt.xlabel("Value", fontsize=14)  # 给x轴加上标签
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)  # 给y轴加上标签
plt.tick_params(axis="both", labelsize=14)  # 设置刻度标记的大小 axis:轴
plt.show()  # 生成折线图

关于plt.tick_params的用法，我又要复制粘贴一波了...

axis : 可选{‘x’, ‘y’, ‘both’} ，选择对哪个轴操作，默认是’both’

size/length : float, 刻度线的长度

width : float, 刻度线的宽度

which : 可选{‘major’, ‘minor’, ‘both’} 选择对主or副坐标轴进行操作（这个地方不懂什么是主副坐标轴）

labelsize : float/str, 刻度值字体大小

最后来看看效果

绘制散点图

x_value = [1, 2, 3, 4, 5]
y_value = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.scatter(x_value, y_value, s=50)  # 绘制多个点的散点图
plt.title("Square")
plt.xlabel("x", fontsize=10)
plt.ylabel("y", fontsize=10)
plt.show()

效果：

散点图使用的是scatter( )

s传list其实是设置每个点的大小，c传list则是对每个标记使用不同的颜色