Matplotlib数据可视化综合应用Matplotlib图形配置在线闯关

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Matplotlib数据可视化综合应用图形配置

第1关配置颜色条
第2关设置注释
第3关自定义坐标刻度
第4关配置文件与样式表

第1关配置颜色条

任务描述
本关任务：使用colorbar绘制一个热成像图。

编程要求
在右侧编辑器Begin-End处补充代码，根据输入数据绘制热成像图并隐藏坐标轴，具体要求如下：

图形的figsize为(10, 10)；
图形保存到Task1/img/T1.png。

测试说明
平台会对你编写的代码进行测试：
预期输出：你的答案与正确答案一致
开始你的任务吧，祝你成功！

import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def student(data):
    # ********* Begin *********#
    plt.figure(figsize=(10,10))
    plt.imshow(data,cmap='hot')
    plt.colorbar()
    plt.savefig('Task1/img/T1.png')
    plt.show()

    # ********* End *********#

第2关设置注释

任务描述
本关任务：掌握matplotlib设置注释的几种方法和文字坐标变换，并能够应用到图形中。

编程要求
在右侧编辑器补充代码，根据函数参数file_name读取文件，统计每年births的总和并作折线图，为最高/最低出生数年份设置注释，具体要求如下：

对数据进行去空值处理；
注释文字的坐标位置为被注释的坐标点减5；
折线图的figsize为(10, 10)；
图形需保存到Task2/img2/T5.png。

测试说明
平台会对你编写的代码进行测试：
测试输入：Task2/births.csv
预期输出：你的答案与正确答案一致
开始你的任务吧，祝你成功！

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
import matplotlib as mpl
def student(file_name):
    # ********* Begin *********#
    fig = plt.figure(figsize=(10,10))
    data = pd.read_csv(file_name)
    data = data.dropna(axis=0,how='any')  
    data = data.groupby(['year'])[['births']].sum()
    plt.plot(data.index,data.values)
    dic = data.to_dict()
    dic = dic['births']
    maxx=max(dic,key=dic.get)
    minn=min(dic,key=dic.get)
    plt.annotate('max', xy=(maxx,dic[maxx]), xytext=(maxx-5,dic[maxx]-5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))
    plt.annotate('min', xy=(minn,dic[minn]), xytext=(minn-5,dic[minn]-5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))
    plt.savefig('Task2/img2/T5.png')


    # ********* End *********#

第3关自定义坐标刻度

任务描述
本关任务：掌握如何将坐标轴刻度调整为需要的位置与格式。

编程要求
在右侧编辑器补充代码，根据file_path读取文件，统计不同二级类的数量做折线图并旋转x坐标轴90度，具体要求如下：

图形的figsize为(10, 10)；
图形需保存到Task3/img/T1.png。

数据内容如下：

测试说明
平台会对你编写的代码进行测试：
测试输入：Task3/fj1.csv
预期输出：你的答案与正确答案一致
开始你的任务吧，祝你成功！

import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']
plt.rcParams['font.family']='sans-serif'
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

def student(file_path):

    # ********* Begin *********#
    plt.figure(figsize=(10,10))
    data=pd.read_csv(file_path)
    a=data.groupby(["二级类"])["二级类"].count()
    plt.plot(a)
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.savefig("Task3/img/T1.png")
    plt.show()

    # ********* End *********#

第4关配置文件与样式表

任务描述
本关任务：掌握手动配置图形和修改默认配置，能够修改样式表。

编程要求
在右侧编辑器补充代码，根据输入数据绘制直方图调整直方图颜色为红色透明度0.7为，并设置组合样式classic和bmh，具体要求如下：

折线图的figsize为(10, 10)
图形需保存到Task4/img/T1.png

测试说明
平台会对你编写的代码进行测试：
预期输出：你的答案与正确答案一致
开始你的任务吧，祝你成功！

import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

def student(input_data):
    # ********* Begin *********#
    plt.figure(figsize=(10,10))
    plt.style.use(["classic","bmh"])
    plt.hist(input_data,facecolor="red",alpha=0.7)
    plt.savefig("Task4/img/T1.png")
    plt.show()
    # ********* End *********#