您好,登錄后才能下訂單哦!
不懂Python數據可視化圖實現過程分析?其實想解決這個問題也不難,下面讓小編帶著大家一起學習怎么去解決,希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲。
python畫分布圖代碼示例:
# encoding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * # 支持中文 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 'mentioned0cluster', names = ['mentioned1cluster','mentioned2cluster', 'mentioned3cluster', 'mentioned4cluster', 'mentioned5cluster', 'mentioned6cluster', 'mentioned7cluster', 'mentioned8cluster', 'mentioned9cluster', 'mentioned10cluster'] x = range(len(names)) # y_0625 = [39266,56796,42996,24872,13849,8609,5331,1971,554,169,26] y_0626_1=[4793,100,0,0,0,0,0,0,0,0] # y_0626_2=[2622,203,0,0,0,0,0,0,0,0,0] # plt.plot(x, y, 'ro-') # plt.plot(x, y1, 'bo-') # pl.xlim(-1, 11) # 限定橫軸的范圍 # pl.ylim(-1, 110) # 限定縱軸的范圍 plt.plot(x, y_0626_1, marker='o', mec='r', mfc='w', label='HighRating:MentionedClusterNum Distribution') # plt.plot(x, y_0626_2, marker='o', mec='r', mfc='w', label='LowRating:MentionedClusterNum Distribution') # plt.plot(x, y1, marker='*', ms=10, label=u'y=x^3曲線圖') plt.legend() # 讓圖例生效 plt.xticks(x, names, rotation=45) plt.margins(0) plt.subplots_adjust(bottom=0.15) # plt.xlabel(u"time(s)鄰居") # X軸標簽 plt.xlabel("clusters") plt.ylabel("number of reviews") # Y軸標簽 plt.title("A simple plot") # 標題 plt.show()
效果如下:
python畫分布圖的思路:
先在列表中定義分布圖x、y軸的數值,然后使用plt.plot()方法即可將分布圖繪制出來。
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章,希望小編分享Python數據可視化圖實現過程分析內容對大家有幫助,同時也希望大家多多支持億速云,關注億速云行業資訊頻道,遇到問題就找億速云,詳細的解決方法等著你來學習!
免責聲明:本站發布的內容(圖片、視頻和文字)以原創、轉載和分享為主,文章觀點不代表本網站立場,如果涉及侵權請聯系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關證據,一經查實,將立刻刪除涉嫌侵權內容。