Python中的数据可视化
matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件。
实战小程序：画出y=x^3的散点图
样例代码如下：
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#coding=utf-8import pylab as y #引入pylab模块x = y.np.linspace(-10, 10, 100) #设置x横坐标范围和点数y.plot(x, x*x*x,'or') #生成图像ax = y.gca()ax.spines['right'].set_color('none')ax.spines['top'].set_color('none')ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))ax.yaxis.set_ticks_position('left')ax.spines['left'].set_position(('data', 0))ax.set_yticks([-1000, -500, 500, 1000])y.xlim(x.min() , x.max() ) #将横坐标设置为x的最大值和最小值y.show() #显示图像 |
import pylab as y
程序中引入的pylab属于matplotlib的一个模块，将其名字用y代替，其中包括了许多NumPy和pyplot模块中常用的函数，方便用户快速进行计算和绘图，十分适合在IPython交互式环境中使用。
y.np.linspace(-10, 10, 100)
此为numpy中的一个函数，返回的是等间距的值，numpy.linspace(a,b,c):a指的是开始位置，b表示的是结束位置，c表示产生点的个数（默认为50）
举例：
>>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5)
array([ 2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ])
y.plot(x, x*x*x,'or') #生成图像
后面加上‘o'表示为散点图
'r'可设置颜色为红色，基本上和matlab的操作很像。
y.xlim(x.min(), x.max())
这条语句使用了xlim函数，将横坐标设置为x的大小
结果示例：
总结
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