Day162:数据可视化呈现（数据可视化呈现和解读）

# 1、数据可视化呈现的最基础图形就是：柱状图、水平条形图、折线图等等；　　
# 　　在python的matplotlib库中分别可用bar、barh、plot函数来构建它们，再使用xticks与yticks（设置坐标轴刻度）、
# 　　title（标题）、legend（图例）、xlim与ylim（设置坐标轴数据范围）、grid（设置网格线）、
#     xlabel与ylabel（设置坐标轴标签）等命令来装饰图形，还可以在图形中添加文字说明的命令—text，利用这个命令，在图中
#     每个单位要素中添加相应文字，来构造数字标签

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建带数字标签的直方图
numbers = list(range(1, 11))
# np.array()将列表转换为存储单一数据类型的多维数组
x = np.array(numbers)
y = np.array([a ** 2 for a in numbers])
print(x)
print(y)

plt.bar(x, y, width=0.5, align='center', color='c')     # 柱状图
plt.title('Square Numbers', fontsize=24)                # 标题
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)
plt.tick_params(axis='y', labelsize=14) # 设置刻度的大小,可选{‘x’, y’,‘both’} ，选择对哪个轴操作，默认是’both’
plt.axis([0, 11, 0, 110])                                # x轴与y轴坐标刻度范围

for a, b in zip(x, y):
    plt.text(a, b + 0.1, '%.0f' % b, ha='center', va='bottom', fontsize=7)
plt.savefig(r'images\squares.png')
plt.show()
# 前边设置的x、y值其实就代表了不同柱子在图形中的位置（坐标），通过for循环找到每一个x、y值的相应坐标——a、b，
# 再使用plt.text在对应位置添文字说明来生成相应的数字标签，而for循环也保证了每一个柱子都有标签。其中，a, b+0.1表示
# 在每一柱子对应x值、y值上方0.05处标注文字说明，'%.0f' % b,代表标注的文字，即每个柱子对应的y值，其中0表示不显示小数
# 后面的数值，1就表示显示小数后面一位，以此类推； ha='center', va= 'bottom'代表horizontalalignment（水平对齐）、
# verticalalignment（垂直对齐）的方式，fontsize则是文字大小。

# 条形图、折线图也是如此设置，饼图则在pie命令中有数据标签的对应参数。对于累积柱状图、双轴柱状图则需要用两个for循环，
# 同时通过a与b的不同加减来设置数据标签位置。