第七色在线视频,2021少妇久久久久久久久久,亚洲欧洲精品成人久久av18,亚洲国产精品特色大片观看完整版,孙宇晨将参加特朗普的晚宴

jupyter notebook默認(rèn)輸出該類和該類的信息，并沒有把該類的圖像作為結(jié)果輸出。

matplotlib簡(jiǎn)介

數(shù)據(jù)可視化流程。。

data1=[......]

data2=[......]

data3=[......]

name=[......]

# 繪制柱狀圖

plt.figure(figsize=(20,10))????#調(diào)整畫布大小，以免文字堆積在一起

plt.bar(range(1,len(data1)+1),data1)

plt.xticks(range(1,len(data1)+1),name)

# 設(shè)置標(biāo)題、標(biāo)簽

plt.show()

# 繪制餅圖

plt.figure(figsize=(15,15))

plt.pie(data1,labels=name,autopct="%1.1f%%")????# 設(shè)置標(biāo)簽和百分比符號(hào)

# 設(shè)置標(biāo)題

plt.show()

# 繪制氣泡圖

data3=[item/20 for item in data3]????# 調(diào)整data的大小，以免氣泡圖的氣泡過大或過小

plt.scatter(data1,data2,s=data3)

# 設(shè)置標(biāo)題、標(biāo)簽

data1=[......]

data2=[......]

data3=[......]

name=[......]

# 計(jì)算最大值，使用python的內(nèi)置函數(shù)max（）

data1_max=max(data1)

data2_max=max(data2)

data3_max=max(data3)

# 計(jì)算均值，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的總量并除以其數(shù)量可得到其均值

data1_mean=sum(data1)/len(data1)

data2_mean=sum(data2)/len(data2)

data3_mean=sum(data3)/len(data3)

# 計(jì)算中位數(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，如果數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為奇數(shù)，取中間的那個(gè)數(shù)，如果數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為偶數(shù)，取中間兩個(gè)數(shù)的均值

def median(List):

????List=sorted(List)

????if len(List)%2==1:
????????return List[len(List)//2]

????else:

????????return (List[len(List)//2]+List[len(List)//2-1])/2

data1_median=median(data1)

data2_median=median(data2)

data3_median=median(data3)

# 計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差，需要提前導(dǎo)入math模塊

def stdev(List):

????mean=sum(List)/len(List)

????sum=0

????for item in List:

????????sum+=(item-mean)**2

????sum/=len(List)

????return math.sqrt(sum)

data1_stdev=stedv(data1)

data2_stdev=stedv(data2)

data3_stdev=stedv(data3)

# 三個(gè)維度的數(shù)據(jù)

x=[......]

y=[......]

z=[......]

plt.scatter(x,y,s=z)????# 氣泡大小設(shè)置為z，能夠同時(shí)顯示三個(gè)維度之間的關(guān)系

name_list=['name1','name2',name3']

data1=[......]

data2=[......]

data3=[......]

width=0.4????# 每個(gè)柱狀圖的寬度

x1=[1,3,5]

plt.bar(x1,c1,label='name1',fc='r',width=width)

x2=[......]????# x1加上寬度

plt.bar(x2,c1,label='name2',fc='g',width=width)

x3=[......]????# x2加上寬度

plt.bar(x3,c1,label='name3',fc='b',width=width)

plt.xticks(x2,name_list)????# 在x2的底部顯示出name

plt.legend()????# 將每個(gè)name對(duì)應(yīng)的顏色體現(xiàn)在圖像中

# 添加標(biāo)題、xy軸標(biāo)簽

n=5

number=['1','2','3','4','5']

data1=[......]

data2=[......]

data3=[......]

data4=[data2[i]+data1[i] for i in range(5)]????#data4是data1加上data2的數(shù)據(jù)，作為data3的底部

x=np.arange(n)

plt.bar(x,data1,color='r',label='標(biāo)簽1')

plt.bar(x,data1,bottom=data1,color='g',label='標(biāo)簽2')????# bottom的參數(shù)是設(shè)置底部數(shù)據(jù)

plt.bar(x,data3,bottom=data4,color='c',label='標(biāo)簽3')

plt.ylim(0,300)????#這里設(shè)置y軸的區(qū)間

plt.title(標(biāo)題）

plt.legend(loc='upper right')

plt.grid(axis='y',color='gray',linestyle=':',linewidth=2)

plt.xticks(x,number)

plt.xlabel(x軸標(biāo)簽）

x=[1,2,3]

name=['name1','name2','name3']

y=[data1,data2,data3]

plt.bar(x,y)

plt.title(標(biāo)題）????# 設(shè)置標(biāo)題

plt.xlabel(x軸標(biāo)簽）????# 設(shè)置x軸標(biāo)簽

plt.ylabel(y軸標(biāo)簽）????# 設(shè)置y軸標(biāo)簽

plt.xticks(x,name)????# 將x軸上的數(shù)字替換成對(duì)應(yīng)的名字

for i in range(1,len(name)+1):

????plt.text(i,y[i-1]+1,y[i-1])????# 在固定位置添加文本，text的參數(shù)分別為x，y，數(shù)據(jù)。

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#中文支持
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False?#正常顯示負(fù)號(hào)
plt.rcParams['lines.linewidth']=5?#設(shè)置線條寬度
plt.rcParams['lines.color']='red'?#設(shè)置線條顏色
plt.rcParams['lines.linestyle']='-'?#設(shè)置線條樣式

收集數(shù)據(jù)-信息提取-形成結(jié)論

指定畫布大小

plt.figure(figsize=(20,10)) 橫長(zhǎng)為20，縱寬為10

plt.xlabel() x坐標(biāo)名

plt.ylabel() y坐標(biāo)名

plt.title() 圖標(biāo)題

plt.show()顯示圖片，之后畫布會(huì)被清空

中位數(shù)的計(jì)算

標(biāo)準(zhǔn)差的計(jì)算

綜合案例

氣泡圖繪制

分塊圖的繪制

堆積圖

直方圖，條形圖，折線圖及餅圖

散點(diǎn)圖和箱線圖

常見的可視化形式及工具：

比散點(diǎn)圖多了一個(gè)維度

https://matplotlib.org/stable/api/matplotlib_configuration_api.html

通過搜索關(guān)鍵字，rcParams,查詢文章

配置~~~~~~~~~~~~~~~~~

改變橫坐標(biāo)：x。ticks

111:代表1行1列其中的第一張字符（字圖）

指定坐標(biāo)軸為極坐標(biāo)軸

調(diào)用繪圖函數(shù)：plot

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
r = [1,2,3,4,5,6]
thera = [0.0, 1.5248756,2.54788762,5.14525889,2.331458,3.554411223]
ax=plt.subplot(111,projection='polar')
ax.plot(theta,r)