第15章 数据可视化

 

数据可视化

import matplotlib.pyplot as plt
import random

x_values = range(1, 1001)

# y_values = [x * random.randint(33, 10010) for x in x_values]  # 遍历_values 使其的每个随机乘后将积赋值给 y_values
y_values = [x ** 2 for x in x_values]  # 遍历_values 使其的每个值求平方 后赋值给 y_values

plt.style.use('seaborn')
fig, ax = plt.subplots()

# 开始绘点，并将颜色设置为红色
# ax.scatter(x_values, y_values,c='red', s=30)

# 参数c设置成了一个值列表，并使用参数cmap告诉pyplot使用哪个颜色映射。这些代码将值较小的点显示为浅蓝色，并将值较大的点显示为深蓝色
ax.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues, s=30)

# 设置图表标题并给坐标轴加上标签。
ax.set_title("PingFangShu", fontsize=24)
ax.set_xlabel("Zhi", fontsize=14)
ax.set_ylabel("ZhiDePingDang", fontsize=14)

# 设置每个坐标轴的取值范围。
# 使用方法axis()指定了每个坐标轴的取值范围。
# 方法axis()要求提供4个值：x和y坐标轴的最小值和最大值。
# 这里将x坐标轴的取值范围设置为0～1100，并将y坐标轴的取值范围设置为0～1 1000000
ax.axis([0, 1100, 0, 1100000])

# plt.show() # 显示图表

# 第一个实参指定要以什么文件名保存图表，这个文件将存储到scatter_squares.py所在的目录。
# 第二个实参指定将图表多余的空白区域裁剪掉。如果要保留图表周围多余的空白区域，只需省略这个实参即可
plt.savefig('squares_plot.png', bbox_inches='tight')