matplotlib.pyplot.xkcd()函数

数据科学的主要过程之一是数据可视化。数据可视化是指将数据集以图形和图片的形式呈现出来。我们可以通过观察这些图表来确定未来的趋势。

Python为我们提供了一个惊人的数据可视化库，它是由John Hunter(1968-2012)开发的Matplotlib。Matplotlib建立在numpy和并行框架之上，这就是它快速高效的原因。它是开源的，并拥有巨大的社区支持.它拥有与许多操作系统和图形后端良好工作的能力。

matplotlib.pyplot.xcorr()函数

一般来说，matplotlib生成的plot是非常完美的，但也有单调的地方。观察这些图表并不是那么有趣。Matplotlib提供了一个库，它可以使这些图表变得更有趣，并以漫画风格绘制图表。这些图表很有趣，每个人都喜欢通过这些图表来研究。

例如:

参数:

xkcd()中的所有三个参数都是可选的。

示例1

让我们生成一个xkcd()样式的正弦波

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:

示例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: