matplotlib绘制图形基础
- 2019 年 12 月 31 日
- 筆記
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matplotlib绘制基本图形
折线图
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.arange(0,10,1) #创建一个0-10之间以1为间隔的numpy数组 y=x+10 plt.plot(x,y,color='red',linestyle='--',marker='>',linewidth=3,label='example one') #绘制图形 plt.savefig('first.png',dpi=50) #保存图形，dpi表示 plt.legend() #显示图例 plt.show() #显示图形
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说明 plt.plot()可以直接绘制折线，其中marker是折线上的标记，linewidth是折线的宽度，label是图例，如果要想显示就要设置plt.legend(),linestyle是折线的风格，color是颜色
饼状图
import matplotlib.pyplot as plt slices = [2,3,4,9] #指定每一个切片的大小，这里就是每块的比例 activities = ['sleeping','eating','working','playing'] #指定标签 cols = ['c','m','r','b'] #y颜色 plt.pie(slices, labels=activities, colors=cols, #指定每一个区块的颜色 startangle=90, #开始角度，默认是0度，从x轴开始，90度从y轴开始 shadow= True, #阴影效果 explode=(0,0.1,0,0), #拉出第二个切片，如果全为0就不拉出，这里的数字是相对与圆心的距离 autopct='%1.1f%%') #显示百分比 plt.title('Interesting GraphnCheck it out') #设置标题 plt.show()
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散点图
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.random.rand(1000) y=np.random.rand(len(x)) plt.scatter(x,y,color='r',alpha=0.3,label='example one',marker='o') #绘图 plt.legend() #plt.axis([0,2,0,2]) #设置坐标的范围 plt.show()
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直方图
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.random.randint(1,1000,200) axis=plt.gca() #得到当前的绘图对象 axis.hist(x,bins=35,facecolor='r',normed=True,histtype='bar',alpha=0.5)#bins表示直方图的个数，histtype表示直方图的样式，normed如果为True就将直方归一化，显示概率密度，默认是False axis.set_xlabel("Values") #设置x的标签 axis.set_ylabel("Frequency") axis.set_title("HIST") plt.show()
作者说 本人秉着方便他人的想法才开始写技术文章的，因为对于自学的人来说想要找到系统的学习教程很困难，这一点我深有体会，我也是在不断的摸索中才小有所成，如果你们觉得我写的不错就帮我推广一下，让更多的人看到。另外如果有什么错误的地方也要及时联系我，方便我改进，谢谢大家对我的支持
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