通过Python和matplotlib学习失业率的走势图绘制-51CTO学堂-失业率的数据

通过Python和matplotlib学习失业率的走势图绘制

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Python数据库深度学习ai人工智能虚拟化matplotMatplotlib数据可视化折线图数据处理横坐标格式化图表标注数据导入趋势分析代码实现
在这段内容中,我们了解到如何使用Python的matplotlib库来创建并优化一个折线图,它展示了1948年的失业率变化趋势。最初,数据以表格形式准备,并在matplotlib中转化为可视化的折线图。这里不仅展示了如何使用PLT模块导入必要的函数创建图表,而且详细阐述了细节调整过程,如调整横坐标标记,使之更清晰且易于阅读。演示中指出了一个常见问题,即横坐标可能因为点过多而显得拥挤,通过旋转标签解决了这一问题。此外,为了更清楚地传达信息,还涉及到如何添加X轴和Y轴的标签,以及标题,以完善图表呈现。学习过程中,我们不仅看到了最终的折线图展现出一年中失业率的起伏,还了解到可以通过调整属性如标签角度进一步定制图表。如果想了解更多关于matplotlib的高级用法,可以查看相关教学视频进一步学习。
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唐宇迪
同济大学硕士,华东理工大学博士,精通机器学习算法,主攻计算机视觉方向,著有《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》,线上选课学员30W+,累计开发课程50余门覆盖人工智能热门方向。联通,移动,中信等公司特邀企业培训导师,全国高校教师培训讲师,开展线下与直播培训百余场,具有丰富的授课经验。课程风格通俗易懂,擅长用非常接地气的方式讲解复杂的算法问题。
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