使用Python繪製圖表大全總結

這篇文章主要介紹了使用Python繪製圖表大全總結，小編覺得挺不錯的，現在分享給大家，也給大家做個參考。一起跟著小編過來看看吧

在使用Python繪製圖表前，我們需要先安裝兩個函式庫檔案numpy和matplotlib。

Numpy是Python開源的數值計算擴展，可用來儲存和處理大型矩陣，比Python自身資料結構要高效；matplotlib是一個Python的圖像框架，使用其繪製出來的圖形效果和MATLAB下繪製的圖形類似。

下面我透過一些簡單的程式碼介紹如何使用 Python繪圖。

一、圖形繪製

直方圖

importmatplotlib.pyplotasplt

importnumpyasnp

mu=100

sigma=20

x=mu+sigma*np.random.randn(20000)# 样本数量

plt.hist(x,bins=100,color='green',normed=True)# bins显示有几个直方,normed是否对数据进行标准化

plt.show()

importmatplotlib.pyplotasplt

importnumpyasnp

y=[20,10,30,25,15]

index=np.arange(5)

plt.bar(left=index,height=y,color='green',width=0.5)

plt.show()

散點圖

importmatplotlib.pyplotasplt

importnumpyasnp

x=np.linspace(-10,10,100)

y=x**3

plt.plot(x,y,linestyle=&#39;--&#39;,color=&#39;green&#39;,marker=&#39;<&#39;)

plt.show()

餅狀圖

importmatplotlib.pyplotasplt

importnumpyasnp

x=np.random.randn(1000)

y=x+np.random.randn(1000)*0.5

plt.scatter(x,y,s=5,marker=&#39;<&#39;)# s表示面积，marker表示图形

plt.show()

箱形圖

主要用於顯示資料的分散情況。圖形分為上緣、上四分位數、中位數、下四分位數、下緣。外面的點時異常值

importmatplotlib.pyplotasplt

importnumpyasnp

labels='A','B','C','D'

fracs=[15,30,45,10]

plt.axes(aspect=1)#使x y轴比例相同

explode=[0,0.05,0,0]# 突出某一部分区域

plt.pie(x=fracs,labels=labels,autopct='%.0f%%',explode=explode)#autopct显示百分比

plt.show()

二、影像的調整

1、23種點形

importmatplotlib.pyplotasplt

importnumpyasnp

np.random.seed(100)

data=np.random.normal(size=(1000,4),loc=0,scale=1)

labels=['A','B','C','D']

plt.boxplot(data,labels=labels)

plt.show()

3、4種線性- 實線--虛線-.點劃線：點線

4、一張圖上繪製子圖

re5格

"."point","pixel"o"circle"v"triangle_down

"^"triangle_up"<"triangle_left">"triangle_right"1"tri_down

"2"tri_up"3"tri_left"4"tri_right"8"octagon

"s"square"p"pentagon"*"star"h"hexagon1"H"hexagon2

"+"plus"x"x"D"diamond"d"thin_diamond

6、產生圖例

b:blueg:greenr:redc:cyan

m:magentay:yellowk:blackw:white

importmatplotlib.pyplotasplt

importnumpyasnp

x=np.arange(1,100)

plt.subplot(221)#2行2列第1个图

plt.plot(x,x)

plt.subplot(222)

plt.plot(x,-x)

plt.subplot(223)

plt.plot(x,x*x)

plt.subplot(224)

plt.plot(x,np.log(x))

plt.show()

importmatplotlib.pyplotasplt

importnumpyasnp

y=np.arange(1,5)

plt.plot(y,y*2)

plt.grid(True,color='g',linestyle='--',linewidth='1')

plt.show()

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