Python matplotlib可視化繪圖詳解
一、繪制線性圖形
執行如下代碼
import matplotlib.pyplot as plt dataX=[1,2,3,4] dataY=[2,4,4,2] plt.plot(dataX,dataY) plt.title("Draw straight line") plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") plt.show()
上述語句繪制瞭一條直線,形狀由x和y坐標值決定,運行該程序得到如下結果
二、繪制柱狀圖形
執行如下代碼
import matplotlib.pyplot as plt dataX=[0,1,2,3,4,5] dataY=[1,2,3,2,4,3] plt.bar(dataX,dataY) plt.title("Draw Histogram") plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") plt.show()
上述語句繪制瞭6個柱狀圖,用函數plt.bar實現,運行該程序得到如下結果
柱狀圖也可以用numpy繪制,執行如下代碼
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.arange(10) y=np.random.randint(0,20,10) plt.bar(x,y) plt.show()
使用函數random()繪制瞭區域中隨機出現的柱狀圖,y=np.random.randint(0,20,10)中,參數20表示柱狀圖高度,10表示柱狀圖個數,運行結果如下圖
三、繪制直方圖
執行如下代碼
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np mean,sigma=0,1 x=mean + sigma *np.random.randn(10000) plt.hist(x,50,histtype='bar',facecolor='red',alpha=0.75) plt.show()
上述語句繪制瞭概率分佈直方圖,參數mean=0代表均值是0,sigma=1代表標準差是1,運行該程序得到如下結果
四、繪制散點圖
執行如下代碼
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.random.rand(100) y=np.random.rand(100) plt.scatter(x,y) plt.show()
上述語句繪制瞭散點圖,np.random.rand(100)代表隨機出現的點數,一共有100個點,運行該程序得到如下結果
五、繪制極坐標
執行如下代碼
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np theta=np.arange(0,2*np.pi,0.02) ax1=plt.subplot(121,projection='polar') ax1.plot(theta,theta/6,'--',lw=2) plt.show()
上述語句繪制極坐標圖,這種圖多用在企業的可視化數據模型的比較上,使用polar函數實現,theta代表數學上的平面角度,運行該程序得到如下結果
六、繪制餅圖
執行如下代碼
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.title("Pie") labels='Math','Computer','Music','Art' sizes=[45,30,15,10] explode=(0,0.0,0,0) counterclock=False plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,autopct='%1.1f%%',shadow=False,startangle=90) plt.show()
上述語句繪制餅圖,運行該程序得到如下結果
如果想將某一部分突顯出來,可以使用語句 explode=(0,0.0,0,0)中的0改成1,比如explode=(0,0.1,0,0)得到下圖
總結
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