1、安裝matplotlib

在 cmd 中鍵入 python -m pip install matplotlib，系統將自動安裝，需要等一段時間，待完成后 python -m pip list ，顯示

敲黑板劃重點：一定通過 cdm 指定具體安裝文件夾。 cd 文件夾名 可進入指定文件夾。

2、簡易畫圖

2.1 直線圖

import matplotlib.pyplot as ply

'導入模塊 pyplot,并自定義為ply'

input_value = [1,2,3,4,5,6]

squares =[1,4,9,16,25,36 ]

ply.plot(input_value,squares,linewidth = 5)

'畫圖命令，并接收input_value作為x，squares 作為y，linewidth指定線條粗細'

ply.title("square numbers",fontsize= 24)

'圖標標題'

ply.xlabel("value",fontsize = 12)

'圖表橫坐標的標題 value，和字的大小 fontsize'

ply.ylabel("squares",fontsize = 12)

'圖表橫坐標的標題，和字的大小'

ply.tick_params(axis="both",labelsize=14)

"指定橫縱坐標axis= 'both'上的標尺字的大小 labelsize"

ply.show()

'顯示圖形'

輸出圖像：

2.2 散點圖

import matplotlib.pyplot as plt

x_value = list(range(0,100,2))

y_value = [x**2 for x in x_value]

'自動生成計算數據'

print(x_value)

print(y_value)

plt.scatter(x_value,y_value,s=10)

#plt.scatter(x_value,y_value,c=y_value,cmap=plt.cm.Blues,edgecolor='None',s=10)'參數c 設置成一個y值的列表，參數cmap 是采用的顏色映射的種類。參數edgecolor 是去掉散點的黑邊'

'scatter()顯示點的大小是 s= 10,plot() 顯示線條粗細的是linewidth= 10'

plt.title("squares number",fontsize= 20)

plt.xlabel("value",fontsize=10)

plt.ylabel("square",fontsize=10)

plt.tick_params(axis="both",which = 'major',labelsize= 10)

plt.savefig('squares_scatter.png',bbox_inches= 'tight')

'保存圖片為squares_scatter.png,并且bbox_inches ='tighr'只保存圖像，刪除多余空白'

plt.show()

使用scatter()函數繪制散點圖

輸出結果：

顏色映射（colomap）是一系列顏色，他們從顏色漸變到結束顏色。

輸出結果：

3、隨機漫步:每次決策都是隨機決定的。

rand_walk.py

from random import choice

'從 random modules中導入choice'

class RandomWalk(object):

'創建一個類 RandomWalk(）.'

def __init__(self,num_point = 5000):

'初始化類的屬性'

self.num_point = num_point

self.x_value=[ 0 ]

self.y_value=[ 0 ]

'指定開始位置'

def fill_walk(self):

'定義隨機漫步的方法，'

while len(self.x_value) < self.num_point:

x_direction = choice([1,-1])

'隨機漫步的方向 1:向右 -1: 向左'

x_distance = choice([0,1,2,3,4,5])

'隨機漫步的距離'

x_step = x_direction * x_distance

'隨機漫步的 位移（大小和方向）'

y_direction = choice([-1,1])

y_distance = choice([0,1,2,3,4,5])

y_step = y_direction * y_distance

if x_step ==0 and y_step ==0:

continue

'避免原地踏步'

next_x =self.x_value[-1] + x_step

'確定 點的 新位置'

next_y =self.y_value[-1] + y_step

self.x_value.append(next_x)

'將已經走過的點 添加到列表中'

self.y_value.append(next_y)

random_walk_show :

import matplotlib.pyplot as plt

'導入matplotlib.pilot 命名為 plt'

from random_walk import RandomWalk

"從random_walk 中導入 RandomWalk 類"

while True:

rw =RandomWalk()

rw.fill_walk()

'調用 fill_walk() 方法'

point = list(range(rw.num_point))

'生成和步數一樣多的列表'

plt.scatter(rw.x_value,rw.y_value,c=point,cmap = plt.cm.Reds,

edgecolor = None,s=10)

plt.scatter(0,0,c= "green",edgecolor= "None",s=20)

plt.scatter(rw.x_value[-1],rw.y_value[-1],c="green",edgecolor = "None",s=50)

'突出首個點 和 最后一個點 '

plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)

plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)

'隱藏橫縱坐標'

plt.show()

keep_running = input("make another walk? y or n :")

if keep_running == 'n':

break

'判斷時候繼續 隨機漫步'

隨機漫步生成的圖：

補充：

如果想使得輸出的圖像大小適合屏幕大小，可以使用：plt.figure(dpi=128,figsize=(20,10)) 其中向dpi傳遞是分辨率，向figsize傳遞以元組，指定繪圖窗口的尺寸。（沒看出區別多大！）

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python数据可视化代码_python数据可视化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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