Python Data Science 简明教程

Python - Chart Properties

Python 具有出色的数据可视化库。“ Pandas ”、 numpy ” 和 “ matplotlib ” 的组合可以帮助创建几乎所有类型的可视化图表。在本章中，我们将开始了解一些简单的图表和图表的不同属性。

Creating a Chart

我们使用 numpy 库创建要映射以创建图表的所需数字，并使用 matplotlib 中的 pyplot 方法绘制实际图表。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0,10)
y = x ^ 2
#Simple Plot
plt.plot(x,y)

它的 output 如下所示 −

chartprop1

Labling the Axes

我们可以使用库中适当的方法对轴和图表的标题应用标签，如下所示。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0,10)
y = x ^ 2
#Labeling the Axes and Title
plt.title("Graph Drawing")
plt.xlabel("Time")
plt.ylabel("Distance")
#Simple Plot
plt.plot(x,y)

它的 output 如下所示 −

chartprop2

Formatting Line type and Colour

可以使用库中适当的方法来指定图表中线的样式和颜色，如下所示。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0,10)
y = x ^ 2
#Labeling the Axes and Title
plt.title("Graph Drawing")
plt.xlabel("Time")
plt.ylabel("Distance")

# Formatting the line colors
plt.plot(x,y,'r')

# Formatting the line type
plt.plot(x,y,'>')

它的 output 如下所示 −

chartprop3

Saving the Chart File

可以使用库中提供的方法将图表保存为不同的图像文件格式，如下所示。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0,10)
y = x ^ 2
#Labeling the Axes and Title
plt.title("Graph Drawing")
plt.xlabel("Time")
plt.ylabel("Distance")

# Formatting the line colors
plt.plot(x,y,'r')

# Formatting the line type
plt.plot(x,y,'>')

# save in pdf formats
plt.savefig('timevsdist.pdf', format='pdf')

上述代码在 python 环境的默认路径中创建 pdf 文件。