轉載自公衆號：python_shequ
看一下數據長什麼樣：
用excel打開的csv文件長這樣：
在python ide中直接顯示長這樣：
看完數據長什麼樣，接下來就可以畫圖了。
廢話不多說，直接上代碼和圖
from lzdb import *
Table.coding = "gb18030"
t=Table.read("測試樣本")
Table.setfig(4,4,(20,20))
k=[[0.7, 0.2, 0.9, 1],
[0.5, 0.4, 0.9, 1],
[0.3, 0.6, 0.9, 1],
[0.1, 0.8, 0.9, 1],
[0.9, 0, 0.9, 1]]
#這個是顏色
#開始畫圖
t.bar("名字","隨機1",title="柱狀圖-1組數據",color=k[0])
t.bar("名字",["隨機1","隨機2","隨機3","隨機4"],title="柱狀圖-n組數據-1行代碼",color=k)
t.plot("規律1","規律4",title="線圖-1組數據-非平滑處理",color=k[0])
t.plot("規律1",["規律1","規律2","規律3","規律4"],title="線圖-n組數據-1行代碼-平滑處理",smoothindex=5,color=k)
t.plot("規律1","規律1",title="線圖-n組數據-n行代碼-非平滑處理",label="第一個",smoothindex=5,color=k[0])
t.plot("規律1","規律2",new = False, label="第二個",color=k[1])
t.plot("規律1","規律3",new = False,label="第三個",color=k[2])
t.plot("規律1","規律4",new = False,label="第四個", color=k[3])
t.scatter("隨機1","隨機2",title="散點圖-1組數據",color=k[0])
t.scatter("隨機1",["隨機2","隨機3","隨機4"],title="散點圖-n組數據-1行代碼",label=[1,2,3],color=k)
t.scatter("隨機1","隨機2",title="散點圖-n組數據-n行代碼",label="1st",color=k[0])
t.scatter("隨機1","隨機3",new=False,label="2nd",color=k[1])
t.scatter("隨機1","隨機4",new=False,label="3rd",color=k[2])
t.scatter3d("規律1","規律2","規律4",title="散點圖3D-1組數據-1行代碼",color=k[0])
t.scatter3d("規律1","規律2","規律4",label="散點1",
title="散點圖3D-n組數據-n行代碼",color=k[0])
t.scatter3d("規律1","規律3","規律4",label="散點2",new=False,color=k[1])
t.scatter3d("規律1","規律2","規律3",label="散點3",new=False,color=k[2])
t.ring("名字","隨機1",title="環形圖-1組數據-1行代碼-標籤",colors=k)
t.ring("名字","隨機1",mod="legend",title="環形圖-1組數據-1行代碼-圖例",colors=k)
t.ring("名字","隨機1",mod="legend",width=1,title="餅圖-1組數據-1行代碼-圖例",colors=k)
最後展示或者轉圖片直接輸出
#plt.show()#plt.savefig('display.jpg')
以上就是這次更新的全部內容：
這次更新包裹了一些matplotlib的常用功能。
這次更新只包括以上展示的內容，其他的一些圖形展示還沒有時間完成。
目前只更新了一些監督學習最基本的一些數據展示，比如散點圖。
在我github上follow，like，fork會支持我給lazy database做出更多的極簡功能（比如heatmap，3d地形圖等等）。
下面是github地址：
https://github.com/moenova/lazy-database
下載方式也很簡單：
安裝pip後輸入：
pip install lzdb
在安裝這個lazy database library之前請先安裝以下關聯的library:
scipy,sklearn,matplotlib,numpy