数据分析总结之Matplotlib折线绘图

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。本图是数据分析知识导图，让您全方位掌握数据分析相关知识！

数据分析

基础概念

什么是数据分析

把大量数据进行统计和整理得出结论，为后续的决策做数据支持

Anaconda

conda create -n python3 python=3

Linux Source activate python3

Windows activate python3

matplotlib

plt.plot绘制折线图

包导入：from matplotlib import pyplot as plt

图表网格添加

plt.grid(alpha=0.4,linestyle=“：”)

绘制图表：plt.plot(x,y)

x:所有坐标的x的值

y:所有坐标的y的值

调整x(y)轴刻度：plt.xticks()

调整间距

传入一个参数（包含数字的可 迭代对象），步长合适即可

添加字符串到x(y)轴

传入两个参数，分别是两个可迭代 对象，数字和字符最终会一一对应只显示字符串

图表展示

plt.show()

设置图形大小：plt.figure(figuresize=(a,b),dpi=80)

显示中文调整

matplotlib.rc

1）导入包：import matplotlib

2）定义字体：font={"family":"MicroSoft YaHei", "weight":"bold", "size":"large"}

3）引用字体：matplotlib.rc("font",**font)

font_manager

1）导入包：from matplotlib import font_manager

2）定义字体：my_font= font_manager.FontProperties(fname="font_path/font_name.ttc")

3）字体引用：要显示中文的地方须添加fontproperties=my_font 图例中使用须用 prop=my_font来接收字体属性值

一张图表中绘制多条线

plt.plot()调用多次实现

图例设置

1）plt.plot(label="str")

2）plt.legend(loc=0,prop=my_font)

图形的样式

color=

linestyle=

linewidth=

alpha= 透明度从0-1

添加图表描述信息

plt.xlabel()

plt.ylabel()

plt.title()

图表保存

plt.savefig("file_path/file_name.svg")