python matplotlib各种画图

目录

• 1.引入matpltlib库
  
• 2.pyplot基础图标函数总结
  
• 3.plot函数画图语法规则
  
• 4.折线图
  
• 4.散点图
  
• 5.直方图
  
• 6.条形图
  
• 纵向
  
• 横向
• 多条
  
• 7.饼图
  

1.引入matpltlib库

matplotlib是一种优秀的python数据可视化第三方库
使用matpltlib库画图时，先将它引入，加载里面的pyplot，并命名为plt，然后使用plot函数画图

import matplotlib.pyplot as plt #plt是引入模块的别名

2.pyplot基础图标函数总结

3.plot函数画图语法规则

plot函数参数：plot([x],y,[format],**kwargs)

各类语法太多啦，偷几张MOOC的图放上来~

4.折线图

from matplotlib import pyplot as plt

#生成数据
#横坐标数据从2017到2022，第三个参数可控制步长，可写可不写
x = range(2017, 2022)
#y对应纵坐标的值
y1 = [49, 48, 45, 52, 50]
y2 = [60, 62, 61, 65, 63]
#生成图形
plt.title(\"LMY and her mother\'s weight\")
plt.xlabel(\'year\')
plt.ylabel(\'kg\')
plt.plot(x, y1, color=\'green\', label=\'LMY\')
plt.plot(x, y2, color=\'purple\', label=\'mother\')
plt.grid(alpha=0.5)
plt.legend(loc=\'upper right\')
#显示图形
plt.show()

4.散点图

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
# 横坐标数据从2017到2022，第三个参数可控制步长，可写可不写
x = range(2017, 2022)
# y对应纵坐标的值
y1 = [49, 48, 45, 52, 50]
y2 = [60, 62, 61, 65, 63]
# 生成图形
plt.title(\"LMY and her mother\'s weight\")
plt.xlabel(\'year\')
plt.ylabel(\'kg\')
# 点的大小
area = np.pi*4**2
plt.scatter(x, y1, s=area, c=\'yellow\', alpha=1)
plt.scatter(x, y2, s=area, c=\'blue\', alpha=1)
plt.legend()
plt.yticks(())
plt.show()

5.直方图

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
# 横坐标数据从2017到2022，第三个参数可控制步长，可写可不写
x = [2017, 2018, 2019, 2020, 2021]
# y对应纵坐标的值
y1 = [49, 48, 45, 52, 50]
y2 = [60, 62, 61, 65, 63]
# 生成图形
plt.title(\"LMY and her mother\'s weight\")
plt.ylabel(\'frequency\')
plt.xlabel(\'kg\')
# 点的大小
plt.hist(y1, bottom=None, color=\'purple\')
plt.hist(y2, bottom=None, color=\'pink\')
plt.show()

# n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=50, normed=1, facecolor=\'green\', alpha=0.75)
\'\'\'
arr:需要计算直方图的一维数组
bins:直方图的柱数，可选项，默认为10
normed:是否将得到的直方图向量归一化，默认为0
facecolor:直方图颜色
alpha:透明度
\'\'\'

6.条形图

纵向

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

arr = np.arange(2017, 2022)
x = [49, 48, 45, 52, 50]  # x轴
y = [2017, 2018, 2019, 2020, 2021]
rect = plt.bar(arr, x, width=0.5)
plt.title(\'LMY\')
plt.xlabel(\'weight\')
plt.ylabel(\'year\')
plt.legend()

plt.show()

横向

多条

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

arr = np.arange(2017, 2022)
x1 = [49, 48, 45, 52, 50]  # x轴
x2 = [60, 62, 61, 65, 63]
y = [2017, 2018, 2019, 2020, 2021]
rects1 = plt.bar(arr, x1, 0.5, color=\'purple\', label=\'LMY\')
rects2 = plt.bar(arr, x2, 0.5, color=\'yellow\', label=\'Mother\', alpha=0.3)
plt.title(\"LMY and her mother\'s weight\")
plt.xlabel(\'weight\')
plt.ylabel(\'year\')
plt.legend()

plt.show()

7.饼图

from matplotlib import patches, pyplot as plt
import numpy as np

label_list = [\'49\', \'48\', \'45\', \'52\', \'50\']
size = [20, 20, 20, 20, 20]
# 各部分的颜色
color = [\'red\', \'pink\', \'blue\', \'green\', \'purple\']
explode = [0, 0, 0.15, 0, 0]

patches, l_text, p_text = plt.pie(size, explode=explode, colors=color, labels=label_list,
                                  labeldistance=1.2, autopct=\"%1.2f%%\", shadow=False, startangle=90, pctdistance=0.6)
plt.axis(\'equal\')
plt.title(\"LMY\'s weight\")
plt.legend(loc=\'upper left\')
plt.show()