可视化工具1用matplotlib画些简单的图

环境是 python3.7，工具使用的是 jupyter-notebook 交互式笔记本

引入相关库

from pandas import DataFrame,Series
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline # 这一行是 jupyter-notebook 特有的语法，其他 IDE 不用写 

画图之前的设置:

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 修改字体为黑体，否则画出的图有中文的话就识别不出
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置图的 X 轴 Y 轴刻度支持负号

画一张折线图：

plt.figure(1,figsize=(10,4)) # 设置画布的尺寸
plt.plot(np.random.random_integers(-20,20,20)) # 从 -20 到 20 之间随机取 20 个数
plt.title('这是一条折线图') # 设置图的标题
plt.xticks([0,5,10,15,20]) # 设置 x 轴的刻度
plt.xlabel('X 轴') # 设置 X 轴的标签
plt.show() # 显示图 

最终画出的折现图如下：

在上面的图中再添加一条折线图：

plt.figure(1,figsize=(10,4))
plt.plot(np.random.random_integers(-20,20,20)) # 第一条折线图
plt.plot(np.random.random_integers(-20,20,20)) # 第二条折线图
plt.legend(('no1','no2')) # 这个函数标注折线图
plt.title('这是一条折线图')
plt.xticks([0,5,10,15,20])
plt.xlabel('X 轴')
plt.show()

plt.legend() 函数只是一个开关的作用，写了就代表开启图例的标注，上述代码也等价于：

plt.figure(1,figsize=(10,4))
plt.plot(np.random.random_integers(-20,20,20),label='no1') # 第一条折线图
plt.plot(np.random.random_integers(-20,20,20),label='no2') # 第二条折线图
plt.legend() # 打开开关
plt.title('这是一条折线图')
plt.xticks([0,5,10,15,20])
plt.xlabel('X 轴')
plt.show()

最终效果：

修改折线图的颜色，在画图函数传入 color 选项即可：

plt.figure(1,figsize=(10,4))
plt.plot(np.random.random_integers(-20,20,20),color = 'red') # 红色
plt.plot(np.random.random_integers(-20,20,20),color = 'green') # 绿色
plt.legend(('no1','no2'))
plt.title('这是一条折线图')
plt.xticks([0,5,10,15,20])
plt.xlabel('X 轴')
plt.show()

效果：