2003031101-阿兴务知-Python数据分析第四周作业
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项目 |
内容 |
| 课程班级链接 | 20级数据班(本) |
| 作业要求链接 | 第四周 |
| 博客名称 | 2003031101-阿兴务知-python数据分析第四周作业-matplotlib的简单操作 |
| 要求 | 每道题要有题目,代码,截图(只截运行结果) |
1. 扩展阅读都是对大家现阶段学习有用的知识,要求必读,并写一段学习心得。
学习使用matplotlib,先掌握一定的步骤。首先导入模块,然后配置中文,设置画布大小,接下来根据要求设置x,y轴,最后展示。其中可以根据要求添加细节,如网格,清晰度,备注,标题之类的。在编写代码时注意格式与字母。观看了matplotlib常用设置与进阶设置后,看到了更多的操作与设置,可以让图表呈现出更多细节,展示更多花样,完成更多的复杂要求。
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*扩展阅读:matplotlib常用设置
matplotlib可以进行的图像的设计与调整,如调整图像大小、x轴与y轴的名称、坐标轴之间间隔、刻度的大小,子图像标题设置等,可以通过设置使图像更明了。
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*扩展阅读:matplotlib进阶设置
参数设置让图标正常显示中文和负号,一些常用的函数和参数可以完善图,用于指定线条颜色、坐标轴名称,进行文本注释、axis()命令确定坐标范围等,使得绘图可视。
2. 作业题目:
- 1.课上例题,男女朋友的数量。
- 假设大家在30岁的时候,根据自己的实际情况,统计出来了从11岁到30岁每年交的女(男)朋友的数量如列表a,请绘制出该数据的折线图,以便分析自己每年交女(男)朋友的数量走势
- a = [1,0,1,1,2,4,3,2,3,4,4,5,6,5,4,3,3,1,1,1]
- 要求: y轴表示个数 x轴表示岁数,比如11岁,12岁等
- 运行代码及结果截图
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import matplotlib.pyplot as plt # 解决中文乱码 plt.rcParams["font.sans-serif"]=["KaiTi"] plt.rcParams["font.family"]="sans-serif" # 解决符号无法显示的问题 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像时负号'-'显示为方块的问题 fig=plt.figure( figsize=(16,9),dpi=80) """x轴数据和y轴数据""" x=range(11,31) # 11岁到30岁 y=[1,0,1,1,2,4,3,2,3,4,4,5,6,5,4,3,3,1,1,1] plt.plot(x,y) """调整x轴和y轴的刻度""" # 调整y轴的刻度 _y=y plt.yticks(range(min(_y),max(_y))) # 调整x轴的刻度 _x=x _xticks=[f"{i}岁" for i in range(11,31)] plt.xticks(_x,_xticks,rotation=45) """添加描述性信息""" plt.xlabel("年龄/岁") plt.ylabel("人数/人") plt.title("从11岁到30岁每年交的女(男)朋友的数量") # 展示 plt.show()
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2.销量统计
假如需要统计量一家店铺七月、八月上旬1-10日每天店铺产品销量个数,并进行销量趋势对比,七月销量:[20,50,30,5,10,55,23,33,41,22],八月销量:[5,10,32,18,20,22,36,63,82,71],绘制折线图,横轴为日期,纵轴为销量。
运行代码及结果截图
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import matplotlib.pyplot as plt #设置中文 plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #画布设置 plt.figure(figsize=(20,15),dpi = 80) x = range(1,11) y1 = [20,50,30,5,10,55,23,33,41,22] y2 = [5,10,32,18,20,22,36,63,82,71] #设置标题,显示y1,y2的名称 plt.plot(x,y1,label = "七月") plt.plot(x,y2,label = "八月") plt.legend(['七月','八月']) #横纵坐标命名 plt.ylabel("销量") plt.xlabel("日期") xticks_label = ["{}日".format(i) for i in x] #标题 plt.title('七月、八月上旬1-10日每天店铺产品销量个数') # x 坐标刻度尺 plt.xticks(x,xticks_label) #展示 plt.show()
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