Python Data Science 简明教程

Python - Chart Styling

使用用于绘图的库中的一些适当方法，可以进一步设置 Python 中创建的图表样式。在本课中，我们将看到注释、图例和图表背景的实现。我们将继续使用上一章中的代码并对其进行修改，以将这些样式添加到图表中。

Adding Annotations

很多时候，我们需要通过突出图表中的特定位置来注释图表。在下面的示例中，我们通过在这些点添加注释来指示图表中值的急剧变化。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

x = np.arange(0,10)
y = x ^ 2
z = x ^ 3
t = x ^ 4
# Labeling the Axes and Title
plt.title("Graph Drawing")
plt.xlabel("Time")
plt.ylabel("Distance")
plt.plot(x,y)

#Annotate
plt.annotate(xy=[2,1], s='Second Entry')
plt.annotate(xy=[4,6], s='Third Entry')

它的 output 如下所示 −

chartstyle1

Adding Legends

我们有时需要一个绘制多条线的图表。使用图例表示与每条线相关的含义。在下面的图表中，我们有 3 条线，它们有适当的图例。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

x = np.arange(0,10)
y = x ^ 2
z = x ^ 3
t = x ^ 4
# Labeling the Axes and Title
plt.title("Graph Drawing")
plt.xlabel("Time")
plt.ylabel("Distance")
plt.plot(x,y)

#Annotate
plt.annotate(xy=[2,1], s='Second Entry')
plt.annotate(xy=[4,6], s='Third Entry')
# Adding Legends
plt.plot(x,z)
plt.plot(x,t)
plt.legend(['Race1', 'Race2','Race3'], loc=4)

它的 output 如下所示 −

chartstyle2

Chart presentation Style

我们可以使用样式包中的不同方法来修改图表的显示样式。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

x = np.arange(0,10)
y = x ^ 2
z = x ^ 3
t = x ^ 4
# Labeling the Axes and Title
plt.title("Graph Drawing")
plt.xlabel("Time")
plt.ylabel("Distance")
plt.plot(x,y)

#Annotate
plt.annotate(xy=[2,1], s='Second Entry')
plt.annotate(xy=[4,6], s='Third Entry')
# Adding Legends
plt.plot(x,z)
plt.plot(x,t)
plt.legend(['Race1', 'Race2','Race3'], loc=4)

#Style the background
plt.style.use('fast')
plt.plot(x,z)

它的 output 如下所示 −

chartstyle3