Matplotlib学习笔记
1、常见的图形种类及意义
- 折线图：以折现的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图
特点：能够显示数据的变化趋势，反应事物的变化情况。（变化）
- 散点图：用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式
特点：判断变量之间是否存在数量关联趋势，展示离群点（分布规律）
- 柱状图：排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱状图中。
特点：绘制连离散的数据，能够一眼看出各数组的大小，比较数据之间的差别（统计）
- 直方图：由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据范围
特点：绘制连续性的数据展示一组或者多组数据的分布状况（统计）
- 饼图（略）
2、Matplotlib画图的简单实现
#导入模块，两种导入方式 #import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import pyplot as plt #在jupyter中执行的时候显示图片，相当于plt.show() #用其他的开发环境的时候不能用这句 %matplotlib inline #传入数据，二维坐标数据，用x、y表示 #x和y的数量必须一一对应，因为是坐标值 x = [1, 0, 9] y = [2, 5, 2] plt.plot(x, y) plt.show()
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