Python中的 Matplotlib.pyplot.xkcd()

数据科学的主要过程之一是数据可视化。数据可视化是指以图形和图片的形式呈现数据集。我们可以通过观察这些图表来识别即将到来的趋势。

Python为我们提供了一个惊人的数据可视化库，它是由 John Hunter（1968-2012）开发的 Matplotlib。 Matplotlib 建立在 numpy 和 sideby 框架上，这就是它快速高效的原因。它是开源的，拥有巨大的社区支持。它具有与许多操作系统和图形后端一起工作的能力。

matplotlib.pyplot.xcorr()函数

一般来说，matplotlib 生成的图非常完美，也很单调。观察这些图表并没有那么有趣。 Matplotlib 提供了一个库，可以使这些图表变得有点有趣，并以漫画风格绘制图表。这些图表很有趣，每个人都喜欢通过这些图表进行研究。

例如 ：

参数 ：
xkcd() 中的所有三个参数都是可选的。

Parameter	Datatype	Description
scale	float	The amplitude of the wiggle perpendicular to the source line.
length	float	The length of the wiggle along the line.
randomness	float	The scale factor by which the length is shrunken or expanded.

示例 1：

让我们以 xkcd() 样式生成正弦波

Python3

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
time = np.arange(0, 10, 0.1);
amplitude = np.sin(time)
 
with plt.xkcd():
    plt.plot(time, amplitude)
    plt.title('Sine wave')
    plt.xlabel('Time')
    plt.ylabel('Amplitude = sin(time)')
    plt.axhline(y = 0, color ='k')
     
    plt.show()

输出 ：

示例 2：

Python3

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
 
with plt.xkcd():
    plt.plot([1, 2, 3, 4], [5, 4, 9, 2])
    plt.title('matplotlib.pyplot.xkcd()')
    plt.axhline(y = 0, color ='k')
     
    plt.show()

输出：