2003031109—黄智—Python数据分析第四周作业—实现matplotlib的基本功能

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博客名称	2003031109—黄智—Python数据分析第四周作业—题目自拟
要求	每道题要有题目,代码(使用插入代码,不会插入代码的自己查资料解决，不要直接截图代码！！),截图（只截运行结果）

 

*扩展阅读：matplotlib常用设置

*扩展阅读：matplotlib进阶设置

学习心得：

#1.在matplotlib常用设置这篇文章中主要介绍了matplotlib 的七种比较基础设置，包括图像的大小设置、刻度和标注特殊设置、增加X轴和Y轴的间隔、移动刻度标注、调整图像边缘及图像间的空白间隔、子图像统一标题设置、图像中标记线和区域的绘制。在作者的细节介绍下，了解了这些设置的用法和规则，但仍需要在实际操作中才能得到练习和巩固。

#2.matplotlib进阶设置 中，主要是matplotlib绘图可视化知识点整理，更具有难度和更细致、全面的绘画图形；介绍了配置文件中的配置形象、还有线条相关属性标记设置，对于刚刚接触的我们来说，还需要做足够多的练习。

• 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

 代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt#导包
y = [1,0,1,1,2,4,3,2,3,4,4,5,6,5,4,3,3,1,1,1]#个数
x = range(11,31)#年龄范围
plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei' #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
pl = plt.figure(figsize=(10,5),dpi=440)#设置画布大小和像素
plt.title('11到30岁所交男女朋友走势图')#添加标题
plt.xlabel('年龄')#x轴名称
plt.ylabel('个数')#y轴名称
plt.grid()#打网格
plt.plot(x,y)
xticks_label=["{}岁".format(i) for i in x]#标注x轴
yticks_label=["{}个".format(i) for i in y]#标注y轴
plt.xticks(x,xticks_label)
plt.yticks(y,yticks_label)#赋给xy轴
plt.show()#画出图形

运行结果如下：

 

 

 

 

 

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

代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt#导包
y = [20,50,30,5,10,55,23,33,41,22]#七月销量
y = [5,10,32,18,20,22,36,63,82,71]#八月销量
x = range(1,11)#日期范围
plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei' #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
pl = plt.figure(figsize=(10,10),dpi=480)#设置画布大小和像素
plt.title('A店铺七月、八月上旬1-10日每天店铺产品销量个数')#添加标题
plt.xlabel('日期')#x轴名称
plt.ylabel('销量')#y轴名称
plt.grid()#网格化
plt.plot(x,y,y)
xticks_label=["{}日".format(i) for i in x]#标注x轴
yticks_label=["{}个".format(i) for i in y]#标注y轴
plt.xticks(x,xticks_label)
plt.yticks(y,yticks_label)#赋给xy轴
plt.legend(['七月','八月'])
plt.show()#画出图形

运行结果如下：