Python 数据可视化 | 茎叶图教程

简介

茎叶图是一种用于数据可视化的图表类型。它用于绘制从基线到 y 坐标的垂直线，并在顶端放置一个标记。在本实验中，我们将学习如何使用 Python 的 Matplotlib 库中的茎叶图函数。

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Skills Graph

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导入库

在开始之前，我们需要导入必要的库。在这种情况下，我们将使用 Matplotlib 和 Numpy 库。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

生成数据

接下来，我们需要生成一些数据用于茎叶图。我们将使用 Numpy 库创建两个数组。

x = np.linspace(0.1, 2 * np.pi, 41)
y = np.exp(np.sin(x))

创建基本的茎叶图

现在我们可以使用 Matplotlib 库中的 stem 函数创建一个基本的茎叶图。

plt.stem(x, y)
plt.show()

这将生成一个从基线到 y 坐标的垂直线以及顶端带有标记的图表。

自定义图表

我们可以通过使用 bottom 参数调整基线来自定义图表。我们还可以使用 linefmt、markerfmt 和 basefmt 参数调整图表的格式属性。

markerline, stemlines, baseline = plt.stem(
    x, y, linefmt='grey', markerfmt='D', bottom=1.1)
markerline.set_markerfacecolor('none')
plt.show()

这将生成一个具有灰色线条格式和菱形标记的图表。基线也已调整为 1.1。

总结

在本实验中，我们学习了如何使用 Python 的 Matplotlib 库中的茎叶图函数。我们首先导入了必要的库，生成了一些数据，并创建了一个基本的茎叶图。然后，我们通过调整基线和格式属性来自定义图表。通过遵循这些步骤，我们可以为我们的数据创建信息丰富且视觉上吸引人的茎叶图。