上一篇總結了《Python從入門到實踐》的第1章至第11章即基礎語法篇，這篇文章將介紹本書的專案篇之資料視覺化。

#專案一 資料視覺化



#繪製簡單的折線圖
import matplotlib.pyplot as plt
squares=[1,4,9,16,25]
plt.plot(squares)
plt.show()

#修改標籤文字和線條粗細
import matplotlib.pyplot as plt
squares=[1,4,9,16,25]
plt.plot(squares,linewidth=5)
plt.title("Square Numbers",fontsize=24)
plt.xlabel("Value",fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value",fontsize=14)
#設定刻度標記大小
plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)
plt.show()

#校正圖形，當向plot()提供一系列數字時，它假設第一個資料點對應的x座標值為0，
#為改變這種預設行為，需要同時提供輸入值和輸出值
import matplotlib.pyplot as plt
input_value=[1,2,3,4,5]
output_value=[1,4,9,16,25]
plt.plot(input_value,output_value,linewidth=5)
plt.show()

#使用scatter()繪製散點圖並設定樣式
import matplotlib.pyplot as plt
input_value=list(range(1,1001))
output_value=[x**2 for x in input_value]
#edgecolor='none'為刪除資料點的輪廓;c='red'為顏色定義，也可以表示為c=(0,0,0,8)
plt.scatter(input_value,output_value,s=100,edgecolor='none'，c='red')
#設定每個座標軸的取值範圍
plt.axis([0,1100,0,1100000])
plt.show()

#要了解pyplot中所有的顏色對映，可以訪問http://matlablib.org/
#再單擊examples->color examples->colormaps_reference

#自動儲存圖表,儲存的檔案將命名為filename，儲存在py檔案目錄中，tight將指定圖表空白
#區域裁剪掉，預設值為保留空白區域
plt.savefig('filename',bbox_inches='tight')

#調整尺寸以適合螢幕
plt.figure(figsize=(10,6))

#http://www.pygal.org/->Documents->Chart types可檢視建立的圖表型別及原始碼
#例如：繪製直方圖
import pygal
frequencies = []
for value in range(1,die.num_sides+1):
    frequency=results.count(value)
    frequencies.append(frequency)
    
hist=pygal.Bar()
hist.title="Results"
hist.x_title="results"
hist.y_title="frequency"
hist.x_labels=['1','2','3']

hist.add('D6',frequency)
hist.render_to_file('result.svg')