数据可视化Matplotlib-下

    xiaoxiao2022-06-27  170

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    提示:为了避免文章过长,代码全托管到码云,直接点超链接就可以看到和下载。

    import matplotlib.pyplot as mp

    16、网格线 ax = mp.gca() ax.grid(which=刻度类型,axis=哪个轴,linewidth=线宽,linestyle=线型,color=颜色)

    which:主次刻度,major/minoraxis:x,y或者both

    示例代码:grid.py 效果图: 17、半对数坐标 mp.semilogy()

    参数:同plot功能:当样本的差值较大,数值较大的数之间的变化,会淹没数值小的变化。比如样本是[1 10 100 1000],画线的时候,100-1000的变化为900,而1-10的变化只有9,在图上的斜率基本为0,不仔细看就是一条水平线。我们又需要差值较小的变化情况时,则使用y轴以10为底的对数为刻度值。

    示例代码:log.py 效果图:

    18、极坐标系 ax = mp.gca(projection=‘polar’) 功能:获取极坐标系 画图的函数还是原来的那些,比如plot、scatter等。给的x,y就是极坐标系中的极角和极径。

    示例代码:polar.py 效果图:

    19、三维坐标系 from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d ax = mp.gca(projection=‘3d’) 1)三维散点 ax.scatter(X坐标,Y坐标,Z坐标,s=大小,c=颜色,marker=形状,zorder=Z的顺序)

    疑问:代码中其实并未使用axes3d,但如果不加的话,在运行时ax=mp.gca(projection=‘3d’)会报错(使用的是editplus配置的python环境),很奇怪。但是在Spyder编辑器中去掉这个导入也是可以正常运行的。

    示例代码:scatter_3d.py 效果图:

    2)空间曲面 ax.plot_surface(点阵X坐标矩阵,点阵Y坐标矩阵,点阵Z坐标矩阵,rstride=行跨距,cstride=列跨距,cmap=颜色映射)

    ax.plot_wireframe(点阵X坐标矩阵,点阵Y坐标矩阵,点阵Z坐标矩阵,rstride=行跨距,cstride=列跨距,linewidth=线宽,color=颜色)

    行跨距和列跨距:线条之间的距离,值越小,越密集,但绘制速度越慢。

    示例代码:plot_3d.py 效果图: 20、动画 实现原理:连续显示的静态画面,只要变化足够快,人眼识别的就是动画效果。 import matplotlib.animation as ma ma.FuncAnimation(图形窗口,变化函数,interval=间隔时间(毫秒)) 生成器函数默认为range

    示例代码:animation.py

    ma.FuncAnimation(图形窗口,变化函数,生成器函数,interval=间隔时间(毫秒)) 变化函数接收的参数为生成器函数的值

    示例代码:animation_1.py

    原文博客:https://blog.csdn.net/Qwertyuiop2016/ 现在这个是小号,给爬虫用的

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