Matlab与Python数据可视化实战:五个入门级代码示例
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更新于2024-08-04
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条形图,它常用于比较不同类别的数据值。下面是简单的条形图实现:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
values = [10, 20, 15, 25, 18]
plt.bar(categories, values)
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')
plt.title('BarChart')
plt.show()
```
代码说明:
在这个例子中,我们定义了两个列表,`categories`表示不同的类别,`values`代表每个类别对应的数值。然后,我们调用plt.bar()函数,第一个参数是类别名,第二个参数是对应的数值。接着,设置横轴和纵轴标签以及图表标题。最后,调用plt.show()显示结果。
4. 饼图
饼图通常用于展示数据的比例关系,各个部分占据整体的比例清晰可见。下面是一个简单饼图的实现:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
sizes = [30, 40, 20, 50, 50]
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title('PieChart')
plt.axis('equal') # 保持圆形
plt.show()
```
代码说明:
`labels`是各个部分的名称,`sizes`是它们所占的比例。`plt.pie()`函数绘制饼图,`autopct`参数用于在每个扇形上显示百分比。`plt.axis('equal')`确保饼图是圆形的,`plt.title()`设置标题。
5. 热力图
热力图用于展示数据的二维分布情况,颜色越深表示值越大。以下是热力图的简单示例:
```python
import seaborn as sns
import numpy as np
data = np.random.rand(10, 10)
sns.heatmap(data, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('Heatmap')
plt.show()
```
代码说明:
Seaborn库中的`sns.heatmap()`函数用于创建热力图,`data`是一个二维数组,存储了我们要可视化的数据。`annot=True`表示在每个格子上显示数字,`cmap='coolwarm'`指定颜色映射。最后,设置标题并显示热力图。
总结:
本文档通过五个实例,介绍了如何使用Matlab和Python中的matplotlib库进行基础的数据可视化,包括折线图、散点图、条形图、饼图和热力图。每个图表都有详细的代码解释,涵盖了数据准备、绘图函数调用和基本的美化设置。这些代码可以帮助初学者快速掌握数据可视化的基本技巧,进而根据实际需求创建更多复杂的可视化图形,以增强数据分析的直观性和可读性。
2023-06-16 上传
2024-09-05 上传
2023-06-16 上传
2023-06-16 上传
2023-06-13 上传
极客11
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