1、数据可视化呈现的最基础图形就是：柱状图、⽔平条形图、折线图等等； 在python的matplotlib库中分别可⽤bar、barh、plot函数来构建它们，再使⽤xticks与yticks（设置坐标轴刻度）、 xlabel与ylabel（设置坐标轴标签）、title（标题）、legend（图例）、xlim与ylim（设置坐标轴数据范围）、
grid（设置⽹格线）等命令来装饰图形
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#创建带数字标签的直⽅图
numbers = list(range(1,11))
#np.array()将列表转换为存储单⼀数据类型的多维数组
x = np.array(numbers)
y = np.array([a**2 for a in numbers])
plt.bar(x,y,width=0.5,align='center',color='c')
plt.title('Square Numbers',fontsize=24)
c型变压器
plt.xlabel('Value',fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value',fontsize=14)
plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)
plt.axis([0,11,0,110])
for a,b in zip(x,y):
<(a,b+0.1,'%.0f'%b,ha = 'center',va = 'bottom',fontsize=7)
plt.savefig('images\squares.png')
plt.show()
⾸先，前边设置的x、y值其实就代表了不同柱⼦在图形中的位置（坐标），通过for循环到每⼀个x、y值的相应坐标——a、b，再使⽤在对应位置添⽂字说明来⽣成相应的数字标签，⽽for循环也保证了每⼀个柱⼦都有标签。其中，a, b+0.05表⽰在每⼀柱⼦对应x值、y 值上⽅0.05处标注⽂字说明，'%.0f' % b，代表标注的⽂字，即每个柱⼦对应的y值，其中0表⽰不显⽰⼩数后⾯的数值，1就表⽰显⽰⼩数后⾯⼀位，以此类推； ha='center', va= 'bottom'代表horizontalalignment（⽔平对齐）、verticalalignment（垂直对齐）的⽅式，fontsize则是⽂字⼤⼩。条形图、折线图也是如此设置，饼图则在pie命令中有数据标签的对应参数。对于累积柱状图、双轴柱状图则需要⽤两个for循环，同时通过a与b的不同加减来设置数据标签位置。
2、⽤函数plt.annotate()给折线图折点添加坐标
车辆定位系统#模块pyplot包含很多⽣成图表的函数
火力发电厂土建结构设计技术规定import matplotlib.pyplot as plt
铸轧import numpy as np阿洛酮糖
input_values = [1,2,3,4,5,6]
squares = [1,4,9,16,25,36]
#plot()绘制折线图
plt.plot(input_values,squares,linewidth=5)
#np.array()将列表转换为存储单⼀数据类型的多维数组
x = np.array(input_values)
y = np.array(squares)
#annotate()给折线点设置坐标值
for a,b in zip(x,y):
plt.annotate('(%s,%s)'%(a,b),xy=(a,b),xytext=(-20,10),
textcoords='offset points')
#设置标题
plt.title('Square Numbers',fontsize=24)
plt.xlabel('Value',fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value',fontsize=14)
#设置刻度的⼤⼩,both代表xy同时设置
plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)
#show()打开matplotlib查看器，并显⽰绘制的图形
plt.show()
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