数据分析第二讲 matplotlib折线图、绘制图形( 二 ) _绘制

练习2
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岁每年交的男女朋友
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男女朋友的数量走势
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
'''假设大家在30岁的时候，根据自己的实际情况，统计出来了你和同学从11岁到30岁每年交的男女朋友的数量如列表a和b,请绘制出该数据的折线图,以便分析自己和同学每年交男女朋友的数量走势a = [1,0,1,1,2,4,3,2,3,4,4,5,6,5,4,3,3,1,1,1]b = [1,0,3,1,2,2,2,3,1,1,1,1,1,2,1,1,2,3,2,2]要求：y轴表示个数x轴表示岁数,比如11岁,12岁'''from matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib.font_manager import FontPropertiesfont = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=14)x = range(11, 31)y_1 = [1, 0, 1, 1, 2, 4, 3, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 5, 4, 3, 3, 1, 1, 1]y_2 = [1, 0, 3, 1, 2, 2, 2, 3, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 3, 2, 2]# print(len(x))# 20# print(len(y))# 20# 设置图片大小plt.figure(figsize=(15, 8), dpi=80)# 设置x轴的刻度_xticks = ["{}岁".format(i) for i in range(11, 31)]plt.xticks(x, _xticks, fontproperties=font)# 根据x,y来绘制图形# plot(x, y, color='green', marker='o', linestyle='dashed',#...linewidth=2, markersize=12)## color# 线条颜色# linestyle 线条样式plt.plot(x, y_1, label="yangyu大帝", color='red', marker='o')plt.plot(x, y_2, label='电击小子', linestyle='dashed')plt.grid()# 添加网格plt.legend(prop=font)# 图例plt.show()
6、图片加水印
'''假设大家在30岁的时候，根据自己的实际情况，统计出来了你和同学从11岁到30岁每年交的男女朋友的数量如列表a和b,请绘制出该数据的折线图,以便分析自己和同学每年交男女朋友的数量走势a = [1,0,1,1,2,4,3,2,3,4,4,5,6,5,4,3,3,1,1,1]b = [1,0,3,1,2,2,2,3,1,1,1,1,1,2,1,1,2,3,2,2]要求：y轴表示个数x轴表示岁数,比如11岁,12岁'''from matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib.font_manager import FontPropertiesimport matplotlib.image as imagefont = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=14)x = range(11, 31)y_1 = [1, 0, 1, 1, 2, 4, 3, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 5, 4, 3, 3, 1, 1, 1]y_2 = [1, 0, 3, 1, 2, 2, 2, 3, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 3, 2, 2]# print(len(x))# 20# print(len(y))# 20# 设置图片大小fig = plt.figure(figsize=(15, 8), dpi=80)# 设置x轴的刻度_xticks = ["{}岁".format(i) for i in range(11, 31)]plt.xticks(x, _xticks, fontproperties=font)# 根据x,y来绘制图形# plot(x, y, color='green', marker='o', linestyle='dashed',#...linewidth=2, markersize=12)## color# 线条颜色# linestyle 线条样式plt.plot(x, y_1, label="yangyu大帝", color='red', marker='o')plt.plot(x, y_2, label='电击小子', linestyle='dashed')plt.grid()# 添加网格plt.legend(prop=font)# 图例# 设置图片水印datafile = 'yangyu.jpg'im = image.imread(datafile)fig.figimage(im)plt.show()
7、绘制图形7.1 折线图:以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图
特点:能够显示数据的变化趋势，反映事物的变化情况(变化)
7.2 直方图:由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况，一般用横轴表示数据范围，纵轴表示分布情况
特点:绘制连续性的数据，展示一组或者多组数据的分布情况(统计)
7.3 :排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到条形图中
特点:绘制连离散的数据，能够一眼看出各个数据的大小，比较数据之间的差别(统计)
7.4 散点图:用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联,或总结坐标点的分布模式