[Python] 使用Matplotlib库画图

# 10种大小, 100中不同颜色的散点图 np.random.seed(0) # 执行多次,每次获取的随机数都是一样的 # rand(),100个服从“0~1”均匀分布的随机样本值,取值[0, 1) x np.random.rand(100) y np.random.rand(100) # 设置尺寸和颜色 size np.random.rand(10) * 1000 color np.random.rand(100) # c设置散点颜色, alpha设置透明度, sizes为散点大小 plt.scatter(x, y, sizes size, c color, alpha 0.7) plt.show() # 点的个数要和颜色的个数相同, 点的个数和点大小的个数可以不同

9.绘制不同颜色不同样式的线条

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x np.linspace(0, 10, 100)
plt.plot(x, x 0, --g )
plt.plot(x, x 1, -.r )
plt.plot(x, x 2, :b )
plt.plot(x, x 3, .k )
plt.plot(x, x 4, ,c )
plt.plot(x, x 5, *y )
plt.show()

10.给图添加图例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# label后使用legend()添加图例
x np.linspace(0, 10, 100)
plt.rcParams[ font.sans-serif ] [ SimHei ]
plt.plot(x, x 0, --g , label 绿色 )
plt.plot(x, x 1, -.r , label 红色 )
plt.plot(x, x 2, :b , label 蓝色 )
plt.plot(x, x 3, .k , label 黑色 )
plt.plot(x, x 4, ,c , label 青色 )
plt.plot(x, x 5, *y , label 黄色 )
# plt.legend() 默认位置在左上角,可以通过loc修改
plt.legend(loc lower right )
plt.show()

11.绘制柱状图

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
# 使用bar()绘制柱状图,barh()绘制水平柱状图
# x表示年份, y表示x对应年份的销量
plt.rcParams[ font.sans-serif ] [ SimHei ]
x [1980, 1985, 1990, 1995]
x_label [ 1980年 , 1985年 , 1990年 , 1995年 ]
y [1000, 3000, 4000, 5000]
# 给图添加标题
plt.title( 销量统计图 )
# 设置x轴坐标
plt.xticks(x, x_label)
# xlabel()或ylabel()给x,y轴添加注释
plt.xlabel( 年份 , size 15)
plt.ylabel( 销售额 , size 15)
plt.bar(x, y, width 2.5) # width修改柱状宽度
plt.show()

12.bar()barh()函数使用

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(0)
x np.arange(5)
y np.random.randint(-5, 5, 5)
plt.subplot(1, 2, 1)
# axhline()水平添加在0坐标,颜色黑,宽度为2的线
plt.axhline(0, color k , linewidth 2)
plt.bar(x, y, color r )
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.axvline(0, color b , linewidth 2)
plt.barh(x, y)
plt.show()

13.不同颜色设置柱

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(0)
x np.arange(5)
y np.random.randint(-5, 5, 5)
v_bar plt.bar(x, y, color b )
# 对y值大于0设置为蓝色, 对y小于零的柱设置为绿色
for bar, height in zip(v_bar, y):
 if height 0:
 bar.set(color g )
 if height 0:
 bar.set(color purple )
plt.show()

14.柱状图的使用,五部电影五日的票房数

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams[ font.sans-serif ] [ SimHei ]
plt.rcParams[ axes.unicode_minus ] False
movie_names [ 千与千寻 , 玩具总动员 , 黑衣人:全球追击 , 蜘蛛侠:英雄归来 , 冰雪奇缘 ]
day_1 [7548, 4013, 1673, 4312, 690]
day_2 [5453, 1840, 1080, 3222, 1467]
day_3 [4348, 2345, 1890, 2231, 4321]
day_4 [5321, 2221, 2342, 3612, 2411]
day_5 [4221, 4311, 2311, 4122, 1234]
total [day_1, day_2, day_3, day_4, day_5]
x np.arange(len(movie_names))
plt.title( 五日电影票房数字 , size 15)
plt.xlabel( 时间/天 )
plt.ylabel( 销售票房数 )
plt.text(1.0, 6000, 电影票房 , size 30, alpha 0.5, color c )
x_width 0.15
for j in range(0, 5):
 plt.bar([i j * x_width for i in x], total[j], alpha 0.8, width x_width, label movie_names[j])
x_label [ 第{}天 .format(i 1) for i in x]
plt.xticks([i 0.285 for i in x], x_label)
plt.legend()
plt.show()
# plt.bar(x, day_1, alpha 0.5, width x_width, label movie_names[0])
# plt.bar([i x_width for i in x], day_2, alpha 0.5, width x_width, label movie_names[1])
# plt.bar([i 2*x_width for i in x], day_3, alpha 0.5, width x_width, label movie_names[2])
# plt.bar([i 3*x_width for i in x], day_4, alpha 0.5, width x_width, label movie_names[3])
# plt.bar([i 4*x_width for i in x], day_5, alpha 0.5, width x_width, label movie_names[4])

15.绘制饼状图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 展示我国男女比例
plt.rcParams[ font.sans-serif ] [ SimHei ]
man 71351
woman 68187
man_perc man / (man woman)
woman_perc woman / (man woman)
colors [ blue , r ]
labels [ man , woman ]
# labels名称, color颜色, explode分裂, autopct显示百分比
paches, texts, autotexts plt.pie([man_perc, woman_perc], labels labels,
 colors colors, explode (0, 0.05), autopct %0.1f%% )
# 设置字体颜色
for text in autotexts:
 text.set_color( white )
# 设置字体大小
for text in texts autotexts:
 text.set_fontsize(20)
plt.show()

16.绘制直方图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# x np.random.randn(1000)#生成一千个正态分布数
x np.random.normal(0, 0.8, 1000) # 指定期望和均值的正态分布
y np.random.normal(-2, 1, 1000)
z np.random.normal(3, 2, 1000)
# plt.hist(x)
# 修改柱的宽度bins
kwargs dict(bins 100, alpha 0.75)
plt.hist(x, **kwargs) # 10柱在一起
plt.hist(y, **kwargs)
plt.hist(z, **kwargs)
plt.show()

17.绘制等高线图和三维图

①等高线图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x np.linspace(-10, 10, 100)
y np.linspace(-10, 10, 100)
X,Y np.meshgrid(x, y)
Z np.sqrt(X**2 Y**2)
plt.contour(X, Y,Z) # contourf()可填充颜色, contour()不填充颜色
plt.show()

②三维图

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
X [1, 1, 2, 2]
Y [3, 4, 4, 3]
Z [1, 100, 1, 1]
figure plt.figure()
ax Axes3D(figure)
ax.plot_trisurf(X, Y, Z)
plt.show()