Python Matplotlib.pyplot.xkcd()用法及代码示例

数据科学中的主要过程之一是数据可视化。 Dat Visualization是指以图形和图片的形式呈现数据集。我们可以通过观察这些图表来确定即将到来的趋势。

Python为我们提供了一个令人惊叹的数据可视化库，该库是由John Hunter(1968-2012)开发的Matplotlib。 Matplotlib基于numy和byby框架构建，这就是为什么它快速高效的原因。它是开源的，具有强大的社区支持。它具有与许多操作系统和图形后端兼容的能力。

matplotlib.pyplot.xcorr()函数

通常，matplotlib生成的图非常完美且单调。观察这些图形并不是那么有趣。 Matplotlib提供了一个库，可以使这些图变得有趣，并以漫画风格绘制图。这些图很有趣，每个人都希望通过这些图来学习。
例如：

python-matplotlib

参数：

xkcd()中的所有三个参数都是可选的。

参数	数据类型	描述
scale	float	垂直于源极线的摆动幅度。
length	float	摆动线的长度。
randomness	float	缩小或扩展长度的比例因子。

范例1：
让我们生成xkcd()风格的正弦波

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
  
time = np.arange(0, 10, 0.1); 
amplitude = np.sin(time) 
  
with plt.xkcd():
    plt.plot(time, amplitude) 
    plt.title('Sine wave') 
    plt.xlabel('Time') 
    plt.ylabel('Amplitude = sin(time)') 
    plt.axhline(y = 0, color ='k') 
      
    plt.show()

输出：
matplotlib.pyplot.xkcd()

范例2：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
  
  
with plt.xkcd():
    plt.plot([1, 2, 3, 4], [5, 4, 9, 2]) 
    plt.title('matplotlib.pyplot.xkcd()') 
    plt.axhline(y = 0, color ='k') 
      
    plt.show()

输出：

python-matplotlib-xkcd

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注：本文由纯净天空筛选整理自RahulSabharwal大神的英文原创作品 Matplotlib.pyplot.xkcd() in Python。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。