Войти

Избранное

0 Корзина

Смартфоны Холодильники Телевизоры Водонагреватели (бойлеры) Газонокосилки Духовые шкафы Посудомоечные машины Стиральные машины Триммеры

sales@lix.by
г.Минск, ул. Тимирязева, д.67, пом. 428
Пн - Пт: с 9:00 до 21:00
Сб - Вс: с 9:00 до 20:00

STORCH

# 使用Python实现简单的数据可视化下面是一个使用Python的matplotlib库创建简单数据可视化的示例。这个程序会生成一个包含折线图、柱状图和散点图的综合图表。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 设置中文字体支持 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Microsoft YaHei', 'DejaVu Sans'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 创建示例数据 np.random.seed(42) # 设置随机种子以确保结果可重复 x = np.arange(1, 11) y_line = x * 2 + np.random.randn(10) * 2 # 线性数据加噪声 y_bar = np.random.randint(5, 20, 10) # 柱状图数据 x_scatter = np.random.randn(30) * 3 + 10 # 散点图x数据 y_scatter = x_scatter * 0.8 + np.random.randn(30) * 2 # 散点图y数据 # 创建图形和子图 fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 10)) fig.suptitle('数据可视化示例', fontsize=16, fontweight='bold') # 1. 折线图 axes[0, 0].plot(x, y_line, marker='o', color='royalblue', linewidth=2, markersize=8) axes[0, 0].set_title('折线图示例', fontsize=12) axes[0, 0].set_xlabel('X轴') axes[0, 0].set_ylabel('Y轴') axes[0, 0].grid(True, alpha=0.3) axes[0, 0].fill_between(x, y_line.min(), y_line, alpha=0.2, color='royalblue') # 2. 柱状图 colors = plt.cm.viridis(np.linspace(0, 1, len(y_bar))) bars = axes[0, 1].bar(x, y_bar, color=colors, edgecolor='black', linewidth=1) axes[0, 1].set_title('柱状图示例', fontsize=12) axes[0, 1].set_xlabel('类别') axes[0, 1].set_ylabel('数值') axes[0, 1].grid(True, alpha=0.3, axis='y') # 在柱状图上添加数值标签 for bar in bars: height = bar.get_height() axes[0, 1].text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height + 0.3, f'{int(height)}', ha='center', va='bottom', fontsize=9) # 3. 散点图 scatter = axes[1, 0].scatter(x_scatter, y_scatter, c=np.random.rand(30), # 颜色数组 s=np.random.randint(20, 100, 30), # 大小数组 alpha=0.7, cmap='plasma', edgecolor='black', linewidth=0.5) axes[1, 0].set_title('散点图示例', fontsize=12) axes[1, 0].set_xlabel('X轴') axes[1, 0].set_ylabel('Y轴') axes[1, 0].grid(True, alpha=0.3) # 添加颜色条 cbar = plt.colorbar(scatter, ax=axes[1, 0]) cbar.set_label('颜色值') # 4. 组合图表（折线+柱状） ax2 = axes[1, 1].twinx() # 创建第二个y轴 line1, = axes[1, 1].plot(x, y_line, color='red', marker='s', linewidth=2, label='折线') bar2 = axes[1, 1].bar(x, y_bar, alpha=0.5, color='green', label='柱状', width=0.4) axes[1, 1].set_title('组合图表示例', fontsize=12) axes[1, 1].set_xlabel('X轴') axes[1, 1].set_ylabel('折线图Y轴', color='red') ax2.set_ylabel('柱状图Y轴', color='green') axes[1, 1].tick_params(axis='y', labelcolor='red') ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='green') # 添加图例 lines_labels = [line1, bar2] labels = [l.get_label() for l in lines_labels] axes[1, 1].legend(lines_labels, labels, loc='upper left') # 调整布局 plt.tight_layout(rect=[0, 0, 1, 0.96]) # 为总标题留出空间 # 保存图表 plt.savefig('data_visualization.png', dpi=150, bbox_inches='tight') # 显示图表 plt.show() # 打印数据统计信息 print("数据统计信息:") print(f"折线图数据 - 平均值: {np.mean(y_line):.2f}, 标准差: {np.std(y_line):.2f}") print(f"柱状图数据 - 总和: {np.sum(y_bar)}, 最大值: {np.max(y_bar)}, 最小值: {np.min(y_bar)}") print(f"散点图数据 - 相关系数: {np.corrcoef(x_scatter, y_scatter)[0,1]:.3f}") ``` ## 代码说明 1. **数据生成**：使用numpy生成示例数据，包括线性数据、随机柱状数据和散点数据。 2. **图表创建**： - 折线图：展示趋势变化，添加了填充区域 - 柱状图：使用渐变色，添加了数值标签 - 散点图：使用颜色和大小表示额外维度信息 - 组合图表：展示如何在同一个图表中组合多种图表类型 3. **可视化增强**： - 添加了网格线提高可读性 - 设置了合适的颜色和标记 - 添加了标题、轴标签和图例 - 包含了颜色条和双y轴 4. **输出**： - 将图表保存为PNG文件 - 显示图表窗口 - 打印数据统计信息 ## 运行要求运行此代码需要安装以下Python库： ```bash pip install matplotlib numpy ``` 这个示例展示了如何使用matplotlib创建多种常见图表类型，并包含了数据可视化中的一些最佳实践，如添加标签、图例、颜色条和网格线等。

Быстрый просмотр

Шпатель STORCH Edelstahl-Fassadenspachtel ExpertGrip (75см)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Шпатель STORCH Edelstahl-Spachtel (30мм, гибкий)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Кельма STORCH Edelstahl-Glattkelle (200x80мм)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Шпатель STORCH Edelstahl-Malerspachtel (60мм)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Шпатель STORCH Edelstahl-Malerspachtel (80мм)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Шпатель STORCH Edelstahl-Breitspachtel Expert (25см)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Шпатель STORCH Edelstahl-Breitspachtel Expert (30см)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Шпатель STORCH Edelstahl-Fassadenspachtel ExpertGrip (40см)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Кисть малярная STORCH Flach-Pinsel AquaSTAR (50/21х58мм)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Кисть малярная STORCH Plattpinsel (10мм)

Гарантия (месяцев)

:

12

Комментарии

Загрузка комментариев...

Назад к списку

Главная Каталог 0 Корзина 0 Избранные Кабинет 0 Сравнение Акции Контакты Услуги Бренды Отзывы Компания Лицензии Документы Реквизиты Блог Обзоры

Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с политикой использования файлов cookie.