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  • matplotlib画图基础知识

plt.plot()绘制线性图

  • 绘制单条线形图
  • 绘制多条线形图
  • 设置坐标系的比例plt.figure(figsize=(a,b))
  • 设置图例legend()
  • 设置轴的标识
  • 图例保存
    • fig = plt.figure()
    • plt.plot(x,y)
    • figure.savefig()
 
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#绘制单条线形图
x = np.array([1,2,3,4,5])
y = x + 3

plt.plot(x,y)

 
#绘制多条线形图
plt.plot(x,y)
plt.plot(x+1,y-2)

 
#设置坐标系的比例plt.figure(figsize=(a,b))  图像变换,但是坐标值不变
plt.figure(figsize=(5,9))#放置在绘图的plot方法之前
plt.plot(x,y)

 
#设置图例legend()
plt.plot(x,y,label='x,y')
plt.plot(x+1,y-2,label='x+1,y-2')
plt.legend() #图例生效

 
#设置轴的标识
plt.plot(x,y)
plt.xlabel('ivanlee')
plt.ylabel('regina')
plt.title('ivanlee❤️regina')

 
#图例保存
fig = plt.figure()  #该对象的创建一定要放置在plot绘图之前
plt.plot(x,y,label='x,y')
fig.savefig('./123.png')
 
##曲线的样式和风格(自学)
plt.plot(x,y,c='red',alpha=0.5) 线条颜色和透明度

柱状图:plt.bar()

  • 参数:第一个参数是索引。第二个参数是数据值。第三个参数是条形的宽度
 
plt.bar(x,y)

直方图

  • 是一个特殊的柱状图,又叫做密度图
  • plt.hist()的参数
    • bins
      可以是一个bin数量的整数值,也可以是表示bin的一个序列。默认值为10
    • normed
      如果值为True,直方图的值将进行归一化处理,形成概率密度,默认值为False
    • color
      指定直方图的颜色。可以是单一颜色值或颜色的序列。如果指定了多个数据集合,例如DataFrame对象,颜色序列将会设置为相同的顺序。如果未指定,将会使用一个默认的线条颜色
    • orientation
      通过设置orientation为horizontal创建水平直方图。默认值为vertical

饼图

  • pie(),饼图也只有一个参数x
  • 饼图适合展示各部分占总体的比例,条形图适合比较各部分的大小
 
arr=[11,22,31,15]
plt.pie(arr)

  • Labels:

  • labeldistance

  • autopct

  • explode 到圆心的距离

散点图scatter()

  • 因变量随自变量而变化的大致趋势
 
x = np.array([1,3,5,7,9])
y = x ** 2 - 3
plt.scatter(x,y)

画爱心

 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
T = np.linspace(0, 2 * np.pi, 1024)  # 角度范围 0-2*pi,划为1024等份
plt.axes(polar=True)    # 开启极坐标模式
plt.plot(T, 1. - np.sin(T), color="r")
plt.show()


__EOF__

 
  • 本文作者: IvanLee
  • 本文链接: https://www.cnblogs.com/ivanlee717/p/16995445.html

    
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