pyplot 常用标签 - Python

在数据可视化中，常用的 Python 库是 Matplotlib，其中 pyplot 是常用的工具之一。pyplot 可以绘制各种类型的图，如折线图、散点图、条形图等。

折线图

折线图是一种常见的图表，常用于展示时间序列数据，例如股票价格、气象数据等。折线图可以通过 plot 方法来绘制。下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1,2,3,4,5]
y = [1,4,9,16,25]

plt.plot(x, y)
plt.show()

这段代码会绘制出一个简单的折线图。

如果需要对折线图进行自定义，可以调用 plot 方法的各个参数。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1,2,3,4,5]
y = [1,4,9,16,25]

plt.plot(x, y, linewidth=2, color='red', linestyle='--')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('折线图')
plt.grid(True)
plt.show()

这段代码绘制出的折线图，拥有红色的虚线，带有网格，以及自定义的 X 轴和 Y 轴标签。

散点图

散点图通常用于展示两个变量之间的关系，以及揭示这种关系的可能性。可以通过 scatter 方法来绘制散点图。下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1,2,3,4,5]
y = [1,4,9,16,25]

plt.scatter(x, y)
plt.show()

这段代码会绘制出一个简单的散点图。

如果需要对散点图进行自定义，可以调用 scatter 方法的各个参数。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1,2,3,4,5]
y = [1,4,9,16,25]
colors = ['red','blue','green','yellow','black']

plt.scatter(x, y, s=150, c=colors, alpha=0.5)
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('散点图')
plt.grid(True)
plt.show()

这段代码绘制出的散点图，拥有自定义的点的颜色和大小，以及带有网格的 X 轴和 Y 轴标签。

条形图

条形图通常用于展示离散数据之间的对比。可以通过 bar 方法来绘制条形图。下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = [10, 24, 36, 45, 55]

plt.bar(x, y)
plt.show()

这段代码会绘制出一个简单的条形图。

如果需要对条形图进行自定义，可以调用 bar 方法的各个参数。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = [10, 24, 36, 45, 55]

plt.bar(x, y, width=0.3, color='red', align='center')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('条形图')
plt.grid(True)
plt.show()

这段代码绘制出的条形图，拥有自定义的宽度、颜色和对齐方式，以及带有网格的 X 轴和 Y 轴标签。