2003031130-孙月梅-python数据分析第四周作业-第二次作业
| 项目 | 内容 |
| 课程班级博客链接 | 20级数据班(本) |
| 这个作业要求链接 | python数据分析第四周作业 |
| 博客名称 | 2003031130-孙月梅-python数据分析第四周作业-第二次作业 |
| 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) |
题目一:扩展阅读,撰写学习心得。
1.扩展阅读:matplotlib常用设置
心得:文章讲了一些matplotlib的常用设置操作,对于修改图像大小问题,如果已经存在figure对象,可以通过以下代码设置尺寸大小:f.set_figheight(15) 或 f.set_figwidth(15)
若果通过.sublots()命令来创建新的figure对象, 可以通过设置figsize参数达到目的。 如:f, axs = plt.subplots(2,2,figsize=(15,15))
对于刻度和标注特殊设置:在X轴标出一些重要的刻度点,当然实现方式有两种:直接在X轴上标注和通过注释annotate的形式标注在合适的位置。除此之外,解决重叠的问题可以通过改变figure 的size实现;
图像外部边缘的调整可以使用plt.tight_layout()进行自动控制,此方法不能够很好的控制图像间的间隔。
如果想同时控制图像外侧边缘以及图像间的空白区域,使用命令:
plt.subplots_adjust(left=0.2, bottom=0.2, right=0.8, top=0.8,hspace=0.2, wspace=0.3)
2.扩展阅读:matplotlib进阶设置
心得:
在matplotlib代码执行过程中,有两种方式更改参数:
- 使用参数字典(rcParams)
- 调用matplotlib.rc()命令 通过传入关键字元祖,修改参数
如果不想每次使用matplotlib时都在代码部分进行配置,可以修改matplotlib的文件参数。可以用matplot.get_config()命令来找到当前用户的配置文件目录。
配置文件包括以下配置项:
axex: 设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格的显示
backend: 设置目标暑促TkAgg和GTKAgg
figure: 控制dpi、边界颜色、图形大小、和子区( subplot)设置
font: 字体集(font family)、字体大小和样式设置
grid: 设置网格颜色和线
legend: 设置图例和其中的文本的显示
line: 设置线条(颜色、线型、宽度等)和标记
patch: 是填充2D空间的图形对象,如多边形和圆。控制线宽、颜色和抗锯齿设置等。
savefig: 可以对保存的图形进行单独设置。例如,设置渲染的文件的背景为白色。
verbose: 设置matplotlib在执行期间信息输出,如silent、helpful、debug和debug-annoying。
xticks和yticks: 为x,y轴的主刻度和次刻度设置颜色、大小、方向,以及标签大小。
题目二:
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
代码及结果:
from matplotlib import pyplot as plt #设置中文 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 #X和Y的取值 x = range(11,31) y = [1,0,1,1,2,4,3,2,3,4,4,5,6,5,4,3,3,1,1,1] #设置画布 plt.figure(figsize=(15,8),dpi = 80) plt.plot(x,y) plt.title("男女朋友的数量趋势")#设置标题 #设置x与y的刻度 xticks_label = ["{}岁".format(i) for i in x] yticks_label = ["{}个".format(i) for i in y] plt.xticks(x,xticks_label) plt.yticks(y,yticks_label) plt.show()

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
代码及结果截图:
from matplotlib import pyplot as plt #设置中文 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 #X和y1,y2的取值 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] #设置画布 plt.figure(figsize=(15,8),dpi = 80) plt.title("七月/八月上旬销量统计")#设置标题 #添加七月八月的图像 plt.plot(x,y1,label = "七月") plt.plot(x,y2,label = "八月") #设置x的刻度 xticks_label = ["{}日".format(i) for i in x] plt.xticks(x,xticks_label) #添加x轴y轴的名称 plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") plt.legend(["七月上旬销售统计","八月上旬销售统计"]) plt.show()

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