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Python數據可視化圖實現過程分析

發布時間:2020-06-23 10:55:14 來源:億速云 閱讀:201 作者:清晨 欄目:開發技術

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數據可視化圖實現過程分析

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!

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