数据可视化 项目
Chapter 15 生成数据
matplotlib实例画廊https://matplotlib.org/gallery/index.html
15.2绘制简单的折线图
import matplotlib.pyplot as plt #导入模块pyplot
plt.plot(input_value,squares,linewidth=3) #绘图,input_value是横坐标，squares是纵坐标，都是列表
plt.show() #打开matplotlib查看器并显示绘制的图形
15.2.1修改标签文字和线条粗细
15.2.2 校正图形
绘制散点图
plt.scatter(2,4,s=200)#绘制单个点，通过s设置了点的尺寸
plt.plot(x_values,y_values,s=100) #绘制一系列点
y_values=[x**2 for x in x_valuse] #自动计算数据，快速生成列表
plt.scatter(x_values,y_values,edgecolors=‘none’) #删除数据点的轮廓
plt.scatter(x_values,y_values,c=‘red’) #指定颜色
plt.scatter(x_values,y_values,c=(0,0,0.8) #自定义颜色,red,green,blue,越接近0颜色越深，越接近1颜色越浅
plt.scatter(x_values,y_values,c=y_values,cmap=plt.cm.Blues,edgecolors=‘none’,s=4) #使用颜色映射突出数据规律
plt.sqvefig(‘squares_plot.png’,bbox_inches=‘tight’) #自动保存图标，第二个参数最好要有，不然图片保存出来边沿会有些问题。
有第二个参数保存的图片：
没有第二个参数保存的图片：
15.3 随机漫步
在本节中，我们将使用Python来生成随机漫步数据，再使用matplotlib以引人瞩目的方式将这些数据呈现出来。随机漫步 是这样行走得到的路径：每次行走都完全是随机的，没有明确的方向，结果是由一系列随机决策决定的。你可以这样认为，随机漫步就是蚂蚁在晕头转向的情况下，每次都沿随机的方向前行所经过的路径。
在自然界、物理学、生物学、化学和经济领域，随机漫步都有其实际用途。例如，漂浮在水滴上的花粉因不断受到水分子的挤压而在水面上移动。水滴中的分子运动是随机的，因此花粉在水面上的运动路径犹如随机漫步。我们稍后将编写的代码模拟了现实世界的很多情形。