pythonjupyternotebook 绘制散点图、折线图
导⼊：
jupyter notebook——是⼀个交互式笔记本，⽀持运⾏ 40 多种编程语⾔ matplotlib.pyplot——数据可视化 numpy——Python的开源的数值计算扩展() 教材：《Python数据与应⽤》黄红梅、张良均3.2分析特征间的关系
散点图 特征：揭⽰特征间的相关关系 函数：scatter 语法： 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,hold=None,data=None,**kwargs) ： x:x轴 y:y轴 s：⼤⼩ marker：点的类型 c：颜⾊ alpha：透明度import pickle
<1>绘制2010-2017各季度国民⽣产总值
<2>使⽤不同颜⾊、不同形状的点绘制import numpy as np #导⼊numpy 计算模块import matplotlib.pyplot as plt #导⼊matplotlib.pyplot 画图模块Params['font.sans-serif']='SimHei' #设置中⽂显⽰Params['axes.unicode_minus']=False data=np.load('E:\⼤三上\张宇萌\实习任务安排（2019-9-19）\国民经济核算季度数据.npz',allow_pickle=True)#allow_pickle=True 解决ValueError:Object arrary
name=data['columns']#提取其中的column 数组，视为数据的标签values=data['values']#提取values 数组：数据存在位置plt.figure(figsize=(8,7))#画布plt.ylim((0,22500))#设置y 轴范围icks(range(0,70,4),values[range(0,70,4),1],rotation=45)plt.scatter(values[:,0],values[:,2],marker='o')#绘制散点图plt.xlabel('年份');plt.ylabel=('⽣产总值（亿元）')plt.title('2000-2017各年度国民⽣产总值散点图')#添加图标标题plt.savefig('E:\⼤三上\张宇萌\实习任务安排（2019-9-19）\散点图.png')plt.show()1
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15import numpy as np #导⼊numpy 计算模块import matplotlib.pyplot as plt #导⼊matplotlib.pyplot 画图模块Params['font.sans-serif']='SimHei' #设置中⽂显⽰Params['axes.unicode_minus']=False data=np.load('E:\⼤三上\张宇萌\实习任务安排（2019-9-19）\国民经济核算季度数据.npz',allow_pickle=True)name=data['columns']#提取其中的column 数组，视为数据的标签values=data['values']#提取values 数组：数据存在位置plt.figure(figsize=(8,7))plt.scatter(values[:,0],values[:,3],marker='o',c='red')plt.scatter(values[:,0],values[:,4],marker='D',c='blue')plt.scatter(values[:,0],values[:,5],marker='v',c='yellow')plt.xlabel('年份')plt.ylabel('⽣产总值（亿元）')icks(range(0,70,4),values[range(0,70,4),1],rotation=45)#x 坐标轴：从0到70，共四点，旋转45°plt.title('2000-2017年各产业各季度国民⽣产总值散点图')plt.legend(['第⼀产业','第⼆产业','第三产业'])#图例plt.savefig('散点图.png')plt.show()
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折线图
特征：揭⽰特征间的趋势关系
函数：plot
语法：matplotlib.pyplot.plot(*args,**kwargs)#linestyle：线条类型
<1>2000-2017年各季度国民⽣产总值折线图import numpy as np #导⼊numpy 计算模块import matplotlib.pyplot as plt #导⼊matplotlib.pyplot 画图模块Params['font.sans-serif']='SimHei' #设置中⽂显⽰Params['axes.unicode_minus']=False data=np.load('E:\⼤三上\张宇萌\实习任务安排（2019-9-19）\国民经济核算季度数据.npz',allow_pickle=True)name=data['columns']#提取其中的column 数组，视为数据的标签values=data['values']#提取values 数组：数据存在位置plt.figure(figsize=(8,7))plt.plot(values[:,0],values[:,2],color='r',linestyle='--')plt.xlabel('年份')plt.ylabel('⽣产总值（亿元）')plt.ylim((0,225000))icks(range(0,70,4),values[range(0,70,4),1],rotation=45)plt.title('2000-2017年各季度国民⽣产总值折线图')plt.savefig('折线图.png')
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<2>绘制点线图plt.figure(figsize=(8,7))plt.plot(values[:,0],values[:,2],color='r',linestyle='--'，marker='o')plt.xlabel('年份')plt.ylabel('⽣产总值（亿元）')plt.ylim((0,225000))icks(range(0,70,4),values[range(0,70,4),1],rotation=45)plt.title('2000-2017年各季度国民⽣产总值点线图')plt.savefig('点线图.png')
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<3>各产业plt.figure(figsize=(8,7))plt.plot(values[:,0],values[:,3],'bs-',  values[:,0],values[:,4],'ro-',  values[:,0],values[:,5],'gH--')plt.xlabel('年份')plt.ylabel('⽣产总值（亿元）')plt.ylim((0,225000))icks(range(0,70,4),values[range(0,70,4),1],rotation=45)plt.title('2000-2017年各产业各季度国民⽣产总值点线图')plt.savefig('各产业点线图.png')
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