python自动导入数据并画图 python导入绘图库的语句为

Pyplot 是 Matplotlib 的子库，提供了和 MATLAB 类似的绘图 API。Pyplot 是常用的绘图模块，能很方便让用户绘制 2D 图表。Pyplot 包含一系列绘图函数的相关函数，每个函数会对当前的图像进行一些修改，例如：给图像加上标记，生新的图像，在图像中产生新的绘图区域等等。

使用的时候，我们可以使用 import 导入 pyplot 库，并设置一个别名 plt。往往需要把numpy也导入进来。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

1.plt.figure()

创建一个图。相关参数有：

plt.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)

num: 图像编号或名称，数字为编号 ，字符串为名称。

figsize: 指定figure的宽和高，单位为英寸；

dpi：参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，缺省值为80。1英寸等于2.5cm,A4纸是 21*30cm的纸张 

facecolor: 背景颜色

edgecolor: 边框颜色

frameon: 是否显示边框

2.plt.subplot()

利用subplot可创建单个子图，每条subplot命令只会创建一个子图。

例如，plt.subplot(2,3,1)也可以简写plt.subplot(231)表示把显示界面分割成2*3的网格。其中，第一个参数是行数，第二个参数是列数，第三个参数表示图形的标号。

【例】

t=np.arange(0.0,2.0,0.1)
s=np.sin(t*np.pi)
plt.subplot(2,2,1) #要生成两行两列，这是第一个图plt.subplot('行','列','编号')
plt.plot(t,s,'b--')
plt.ylabel('y1')
plt.subplot(2,2,2) #两行两列,这是第二个图
plt.plot(2*t,s,'r--')
plt.ylabel('y2')
plt.subplot(2,2,3)#两行两列,这是第三个图
plt.plot(3*t,s,'m--')
plt.subplot(2,2,4)#两行两列,这是第四个图
plt.plot(4*t,s,'k--')
plt.show()

 

3.plt.scatter()

绘制scatter散点图。相关参数有：

matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, *, data=None, **kwargs)

x，y：表示的是大小为(n,)的数组，也就是我们即将绘制散点图的数据点

s: 点的大小，实数，这个是一个可选的参数。

c: 表示的是颜色，也是一个可选项。默认是蓝色'b',表示的是标记的颜色，或者可以是一个表示颜色的字符，或者是一个长度为n的表示颜色的序列等等，感觉还没用到过现在不解释了。但是c不可以是一个单独的RGB数字，也不可以是一个RGBA的序列。可以是他们的2维数组（只有一行）。

marker: 表示的是标记的样式，默认的是'o'。

cmap: Colormap实体或者是一个colormap的名字，cmap仅仅当c是一个浮点数数组的时候才使用。如果没有申明就是image.cmap

norm: Normalize实体来将数据亮度转化到0-1之间，也是只有c是一个浮点数的数组的时候才使用。如果没有申明，就是默认为colors.Normalize。

vmin,vmax: 实数，当norm存在的时候忽略。用来进行亮度数据的归一化。

alpha：实数，调整线不透明度，取值范围0-1。

linewidths:也就是标记点的长度。

【例】

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
np.random.seed(1)
x=np.random.rand(10)
y=np.random.rand(10)
 
colors=np.random.rand(10)
area=(30*np.random.rand(10))**2
 
plt.scatter(x,y,s=area,c=colors,alpha=0.5)
plt.show()

 

 【例】在图中绘制数据项散点图：

plt.figure()
plt.scatter(data['age'], data['charges'])
plt.title('Charges vs Age (Origin Dataset)')
plt.show()

 

4.plt.plot()

plt.plot()函数是matplotlib.pyplot模块下的一个函数, 用于画图.它可以绘制点和线, 并且对其样式进行控制.

【例】

import matplotlib.pyplot as plt
x=[3,4,5] # [列表]
y=[2,3,2] # x,y元素个数N应相同
plt.plot(x,y)
plt.show()

 plot 的有关参数：

import matplotlib.pyplot as plt
y=[2,3,2] 
# 蓝色,线宽20,圆点,点尺寸50,点填充红色,点边缘宽度6,点边缘灰色
plt.plot(y,color="blue",linewidth=20,marker="o",markersize=50,
         markerfacecolor="red",markeredgewidth=6,markeredgecolor="grey")
plt.show()

 

4.plt.title()、plt.xlabel()、plt.ylabel()

分别添加图的标题、横坐标描述、纵坐标描述。

【例】

plt.scatter(x_test, y_test, color = 'red')
plt.plot(x_test, y_pred, color = 'blue')
plt.title('Charges vs Age (Test set)')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Charges')
plt.show()