機器學習-Matplotlib繪圖（柱狀圖，曲線圖，點圖）

 

matplotlib 作為機器學習三大劍客之一   ，比熱按時無比強大的

matplotlib是繪圖庫，所以呢我就分享一下簡單的繪圖方式

 

#柱狀圖

#導報 柱狀圖

import matplotlib.pyplot as plt

#設置數據

salary = [9000,10000,5000]

group = ['beijing','shanghai','guangzhou']

#填充數據

plt.bar(group,salary)

#設置標題

plt.title('salary/group')

#繪制

plt.show()

 

 

效果是這樣的:

#曲線圖

 

#導報 線圖

import matplotlib.pyplot as plt

#導入字體庫

from matplotlib.font_manager import FontProperties

#設置本機字體

font = FontProperties(fname="C:/Windows/Fonts/Deng.ttf",size=15)

#定制數據

x1 = ['2019-03-01','2019-03-02','2019-03-03','2019-03-04','2019-03-05','2019-03-06']

y1 = [0,1,5,6,10,6]

x2 = ['2019-03-01','2019-03-02','2019-03-03','2019-03-04','2019-03-05','2019-03-06']

y2 = [10,50,60,10,15,60]

#填充數據

plt.plot(x1,y1,label='temperature')

plt.plot(x2,y2,label='water')

#設置標題

plt.title("溫濕度趨勢圖",FontProperties=font)

#顯示圖例‘

plt.legend()

#繪制

plt.show()

 

 

定制數據的也可以參數傳入

 

# # 填充數據 以參數傳

# plt.plot(['2019-03-01','2019-03-02','2019-03-03'],[0,10,0])

 

# # 繪制方法

# plt.show()

 

#展示效果

 

 

 #點圖：

#導報 點圖

import matplotlib.pyplot as plt

#導入科學計算庫

import numpy as np

#一個點

#設置數據

# plt.scatter(2,4)

#繪制

# plt.show()

#定義x軸數據

x = list(range(0,101))

y = [xvalue * np.random.rand() for xvalue in x]

#填充數據

#s 點的大小和粗細

#c 顏色

plt.scatter(x,y,s=20,c='yellow')

#繪制

plt.show()