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一般来说,plt.hist()方法传入的参数为原始数据和数组,但是当给出的数据均为统计过后的数据时,该方法就失效了,需要通过条形图的方式来转换成直方图。

 

 

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直方图

纵向直方图用bar,width表示直方图线条的粗细;横向直方图用barh,height表示直方图线条的粗细

发现问题找源码ctrl+B

 

 

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散点图的更多应用场景

1、不同条件(维度)之间的内在关联关系;

2、观察数据的离散聚合程度

 

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1、绘制折线图——plt.plot

2、设置图片大小和分辨率——plt.figure(figsize(20,8), dip=80)

3、实现了图片的保存——plt.savefigure

4、设置了xy轴上的刻度和字符串——xticks(如果要将刻度转换为中文字符串,必须使得x和_xticks_labels保持一一对应的关系)

5、解决了刻度系数和密集度的问题——xticks/yticks(直接用range的话,刻度无法是小数,只有整数形式,可以强制转换为list以后做推导式或切片操作)

6、设置了标题,xy轴的lable——plt.title/xlabel/ylabel

7、设置了字体——matplotlib模块里面的font_manager 上面的 FontProperties 进行设置,windows系统里的字体通过控制面板进行查找字体,右击字体选择属性即可看到地址和名称以及格式;

8、在一个图上绘制多个图形(plt多次plot即可)

9、为不同的图形添加图例——第一步在两个折线里面设置label参数,然后通过plt.legend(prop = my_font, loc="(设置位置)")

 

以上都很重要

 

如果需要其他图形,可以在百度搜索matplotlib

选择example,找到想了解的图像,点击进去有对应的代码

 

各种图形之间的对比

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we can do more:
1、设置图片大戏小;

2、保存到本地;

3、描述信息,比如x轴和y轴表示什么,这个图表示什么;

4、调整x或y的刻度间距;

5、线条的样式;

6、标记出特殊的点(告诉别人最高点和最低点在哪里);

7、给图片添加一个水印(防伪,防盗)

 

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二、matplotlib

·为什么要学习matplotlib?

1、能够给将数据进行可视化,更直观的呈现;

2、使数据更加可观、更具有说服力

·什么是matplotilib?

最流行的python底层绘图库,主要做数据可视化图标,名字取材于matlab,模仿matlab构建

·matplotlib基本要点

 

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每创一个项目的时候,都可以建一个环境

 

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一、 数据分析导论

1.概念

什么是数据分析?——用适当的方法对收集来的大量数据进行分析,帮助人们做出判断,一边采取适当行动。

2、数据分析的流程

提出问题—>准备数据—>分析数据—>获得结论—>成果可视化

 

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类方法,实例方法

类属性,实例属性

类方式和静态方法中不能调用实例变量,实例方法

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实例防范从属于实例对象

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类在进行实例话时,先调用new()函数创建对象,然后再把地址引用给变量

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is适用于比较地址,即判断是否为同一个对象,==是判断值的大小是否相同

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Daniel · 2021-04-19 · 自由式学习 0

函数return作用:

1.返回值

2.结束函数执行

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函数为对象,一切皆对象

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循环推导式

可迭代对象

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****

循环优化:

1.尽量减少循环内部不必要的计算

2.尽量往外循环走

3.尽量用join,不用+

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