可视化实验十：利用Python绘制棒图、散点图

最新推荐文章于 2023-09-26 21:02:22 发布

@阿证1024

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分类专栏： # 大数据可视化文章标签： python 数据可视化可视化

本文链接：https://blog.csdn.net/qq_43437122/article/details/117160515

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本文介绍了如何使用Python的matplotlib库绘制棒图和散点图，包括数据处理、图形参数调整，如颜色、图例、背景网格等。实验详细展示了棒图和散点图的绘制过程，通过随机数据生成不同效果的图形，帮助读者掌握数据可视化的技巧。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

实验目的：

掌握Python中棒图、散点图绘图函数的使用及展示图形的意义
利用上述绘图函数实现数据可视化

实验内容：

练习python中棒图、散点图绘图函数的用法，掌握相关参数的概念
根据步骤一绘图函数要求，处理实验数据
根据步骤二得到的实验数据，绘制棒图、散点图
练习如何通过调整参数使图片呈现不同效果，例如颜色、图例位置、背景网格、坐标轴刻度和标记等

实验过程（附结果截图）：

1. 练习python中棒图、散点图绘图函数的用法，掌握相关参数的概念

（1）绘制棒图

# 导包
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 中文显示
plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong'

# 数据准备
a = np.linspace(0, 10, 20)
b = np.random.randn(20)

# 绘制图形, xyz对应头部, 柱体, 基线
x, y, z = plt.stem(a, b, markerfmt="o", linefmt="-.", basefmt="--")

# 单独设置棉棒末端
plt.setp(x, color='k')

# 显示
plt.show()

在这里插入图片描述
（2）绘制散点图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\simhei.ttf", size=14)

xValue = list(range(0, 101))
yValue = [x * np.random.rand() for x in xValue]

plt.title(u

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