安装数据可视化模块matplotlib:pip install matplotlib
导入matplotlib模块下的pyplot
1 折线图
from matplotlib import pyplot
#横坐标
year=[2010,2012,2014,2016]
#纵坐标
perple=[20,40,60,100]
#生成折线图：函数polt
pyplot.plot(year,perple)
#设置横坐标说明
pyplot.xlabel('year')
#设置纵坐标说明
pyplot.ylabel('population')
#添加标题
pyplot.title('Population year correspondence')
#设置纵坐标刻度
pyplot.yticks([0, 25, 50, 75, 90])
# 显示网格
pyplot.grid(True)
显示图表
pyplot.show()
2 散点图
用两种方法
第一种：只需将函数polt换成scatter即可.
from matplotlib import pyplot
#横坐标
year=[2010,2012,2014,2016]
#纵坐标
perple=[20,40,60,100]
#生成散点图：函数scatter
pyplot.scatter(year,perple)
#设置横坐标说明
pyplot.xlabel('year')
#设置纵坐标说明
pyplot.ylabel('population')
#添加标题
pyplot.title('Population year correspondence')
#设置纵坐标刻度
pyplot.yticks([0, 25, 50, 75, 90])
# 显示网格
pyplot.grid(True)
显示图表
pyplot.show()
第二种方法：在polt函数里添加第三个参数 “o”.
可以更改点的颜色和类型，如红色，五角型：把plot第三个参数改为'rp'.
#点的颜色
#线的类型
#点的类型
from matplotlib import pyplot
#横坐标
year=[2010,2012,2014,2016]
#纵坐标
perple=[20,40,60,100]
#生成散点图：函数polt
pyplot.plot(year,perple,'rp')
#设置横坐标说明
pyplot.xlabel('year')
#设置纵坐标说明
pyplot.ylabel('population')
#添加标题
pyplot.title('Population year correspondence')
#设置纵坐标刻度
pyplot.yticks([0, 25, 50, 75, 90])
# 显示网格
pyplot.grid(True)
显示图表
pyplot.show()
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对脚本之家的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
