Matplotlib 数据可视化 练习展示

数字可视化课程 第三章作业(Chapter 4 线图、散点图与样式设置)。 基于 Jupyter Notebook 中的 5 个 matplotlib 练习,使用 ECharts 重建为交互式网页图表。

练习数量 5
原始工具 Matplotlib / NumPy
网页重建 Apache ECharts
交互方式 悬停 · 缩放 · 图例筛选
01

美元/人民币汇率走势(自定义样式)

2017 年与 2019 年 7 月美元/人民币汇率对比。2017 年采用点划线(linewidth=1),2019 年采用虚线(linewidth=3),对应原练习中的绿色与玫红色。

plot 折线图linestyle 自定义RGB 颜色元组legend 图例
02

产品销售额走势与区域填充

产品 A 与产品 C 四个季度的销售额走势,圆形标记点,两条线之间以半透明浅色填充表示销售差(对应原练习 fill_between 区域填充)。

marker 标记样式fill_between 区域填充markArea
03

使用 Blues 颜色映射表的散点图

随机生成 50 个点(seed=42),点的颜色按随机值通过 Blues 颜色映射表渲染,并附带颜色条(colorbar),边缘为黑色细描边。

scatter 散点图cmap='Blues' 颜色映射colorbar 颜色条
04

未来 15 天最高气温与最低气温走势(字体与标记设置)

最高气温使用三角标记(白色填充、彩色边缘),最低气温使用圆点;在最大气温处添加带箭头的注释文字(serif 字体、加粗),对应原练习 annotate 注释。

annotate 注释箭头markerfacecolor / markeredgecolorfontweight 加粗
05

使用 ggplot 主题风格的折线图 y = x²

通过 plt.style.use('ggplot') 切换主题:灰色绘图区背景、白色网格线、无坐标轴脊线,绘制 x∈[-5, 5] 的抛物线 y = x²。

style.use('ggplot')主题样式切换linspace 曲线