《数据挖掘与机器学习》 课件2.3.1 基本语法和常用参数.pptx

分析农产品数量情况农产品信息可视化分析——NumPy、pandas与Matplotlib库

任务描述数据可视化通过图表直观地展示数据间的量级关系，其目的是将抽象信息转换为具体的图形，将隐藏于数据中的规律直观地展现出来。图表是数据分析可视化最重要的工具，使用Python中的Matplotlib库从水稻信息数据进行可视化分析，以便于为水稻产业的发展提供一定的参考。要分析不同水稻品种的数量分布情况，不同品种的数量分布情况，不同审定部门对水稻品种的审定情况，对水稻品种的数量分布情况和审定部门的审定情况进行分析。以上对水稻品种数量分布情况和审定情况的分析，可以通过科技手段和优良品种的推广来提高农业生产效益，为优化审定机制和提升品种审定效率提供参考。分析农产品数量情况

任务要求绘制柱形图分析省级以上部门审定数量。绘制饼图分析水稻品种数量。绘制柱形图分析省级以上部门与水稻品种的关系。绘制折线图分析农业部审定数量。分析农产品数量情况

基础语法与常用参数绘制基本图形

基础语法与常用参数Matplotlib是用于数据可视化的最流行的Python包之一。它是一个跨平台库，用于根据数组中的数据制作2D图。Matplotlib库由各种可视化的类构成，matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库它提供了一个面向对象的API，有助于使用PythonGUI工具包在应用程序中嵌入绘图。在使用Matplotlib库绘制图表前，需要先了解Matplotlib的基础语法与常用参数。分析农产品数量情况

pyplot基础语法分析农产品数量情况创建画布与创建子图添加画布内容保存与显示图形

创建画布与创建子图分析农产品数量情况第一部分的主要作用是构建出一张空白的画布，并可以选择是否将整个画布划分为多个部分，方便在同一幅图上绘制多个图形的情况。当只需要绘制一幅简单的图形时，这部分内容可以省略。在pyplot中，创建画布以及创建并选中子图的函数/方法如下表所示。函数/方法名称函数/方法作用plt.figure创建一个空白画布，可以指定画布大小、像素figure.add_subplot()创建并选中子图，可以指定子图的行数、列数和选中图片的编号为了方便查看，将各类函数和方法中的matplotlib.pyplot简写为plt

添加画布内容分析农产品数量情况第二部分是绘图的主体部分。其中的添加标题、添加坐标轴名称、绘制图形等步骤是并列的，没有先后顺序，可以先绘制图形，也可以先添加各类标签。添加图例一定要在绘制图形之后。在pyplot中添加各类标签和图例的常用函数如表所示。函数名称函数作用plt.title在当前图形中添加标题，可以指定标题的名称、位置、颜色、字体大小等参数plt.xlabel在当前图形中添加x轴标签，可以指定位置、颜色、字体大小等参数plt.ylabel在当前图形中添加y轴标签，可以指定位置、颜色、字体大小等参数plt.xlim指定当前图形x轴的范围，只能确定一个数值区间，而无法使用字符串标识plt.ylim指定当前图形y轴的范围，只能确定一个数值区间，而无法使用字符串标识plt.xticks获取或设置x轴的当前刻度位置和标签plt.yticks获取或设置y轴的当前刻度位置和标签plt.legend指定当前图形的图例，可以指定图例的大小、位置、标签

保存与显示图形分析农产品数量情况第三部分主要用于保存和显示图形，这部分内容的常用函数只有两个，并且参数很少，如下表所示。函数名称函数作用plt.savefig保存绘制的图形，可以指定图形的分辨率、边缘的颜色等参数plt.show在本机显示图形

pyplot的动态rc参数分析农产品数量情况pyplot使用rc配置文件来自定义图形的各种默认属性，被称为rc配置或rc参数。在pyplot中，几乎所有的默认属性都是可以控制的，如视图窗口大小、线条宽度、颜色与样式、坐标轴、坐标与网格属性、文本、字体等。默认rc参数可以在Python交互式环境中动态更改。所有存储在字典变量中的rc参数，都被称为rcParams。rc参数在修改后，绘图时使用默认的参数就会发生改变。

线条rc参数修改前后对比分析农产品数量情况pyplot的动态rc参数rc参数修改前图形修改rc参数后的图形

线条常用的rc参数名称、解释与取值分析农产品数量情况pyplot的动态rc参数rc参数名称解释取值lines.linewidth线条宽度取0～10之间的数值，默认为1.5lines.markersize点的大小取0～10之间的数值，默认为1lines.linestyle线条样式可取“-”“--”“-.”“：”4种。默认为“-”lines.marker线条上点的形状可取“o”“D”“h”“.”“,”“S”等20种，默认为None

lines.li