Pyplot基础图标函数：
函数 说明 plt.plot(x,y,fmt,…) 绘制一个坐标图 plt.boxplot(data,notch,position) 绘制一个箱形图 plt.bar(left,height,width,bottom) 绘制一个条形图 plt.barh(width,bottom,left,height) 绘制一个横向条形图 plt.polar(theta, r) 绘制极坐标图 plt.pie(data, explode) 绘制饼图 plt.psd(x,NFFT=256,pad_to,Fs) 绘制功率谱密度图 plt.specgram(x,NFFT=256,pad_to,F) 绘制谱图 plt.cohere(x,y,NFFT=256,Fs) 绘制X‐Y的相关性函数 plt.scatter(x,y) 绘制散点图，其中，x和y长度相同 plt.step(x,y,where) 绘制步阶图 plt.hist(x,bins,normed) 绘制直方图 plt.contour(X,Y,Z,N) 绘制等值图 plt.vlines() 绘制垂直图 plt.stem(x,y,linefmt,markerfmt) 绘制柴火图 plt.plot_date() 绘制数据日期
程序示例：
绘制饼图：
# -*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
labels = ['linuxidc.com','linuxidc', 'www.linuxidc.com', 'linuxmi'];
sizes = [5, 22,55, 18];
explode = (0, 0.1,0, 0);
# pie绘制饼图
# sizes：每个饼状的大小（百分比）,explode：突出, labels：每块的标记,
# autopct：数字百分比显示格式，shadow：扇形是否有阴影，startangle：起始角度
plt.pie(sizes,explode, labels, autopct='%1.1f%%',
shadow=False, startangle=90);
plt.show();
explode = (0, 0,0, 0);
plt.pie(sizes,explode, labels, autopct='%1.1f%%',
shadow=True);
# 坐标轴相等，表示饼状图是圆形而不是椭圆形
plt.axis('equal');
plt.show();
如下图：
绘制直方图：
# -*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(0);
# 均值和方差
mu, sigma = 100,20;
a =np.random.normal(mu, sigma, 100);
# hist用于绘制直方图
# a是需要绘制的数据，bins是直方图的直方条状个数，
# normed：1表示纵坐标为数据频率，0表示数据出现的频数
# histtype：条形类别，facecolor：条形颜色
plt.hist(a,bins=20, normed=1, histtype='stepfilled', facecolor='green', alpha=0.9);
plt.title('www.linuxidc.com');
plt.show();
data =np.random.randint(1, 11, 5);
x =np.arange(len(data));
plt.plot(x, data,color = 'r');
# bar绘图条形图
plt.bar(x, data,alpha = .5, color = 'b');
plt.show();
如下图：
绘制极坐标：
# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N = 20;
theta =np.linspace(0.0, 2 * np.pi, N, endpoint=False);
radii = 10 *np.random.rand(N);
width = np.pi / 4* np.random.rand(N);
# 使用面向对象的方法绘制图像
ax =plt.subplot(111, projection='polar');
# left：数据点的其实角度, height：数据里中心点的距离高度,
# width：数据点的跨越角度大小（即扇形的角度）
bars =ax.bar(theta, radii, width, bottom=0.0);
for r,bar in zip(radii,bars):
bar.set_facecolor(plt.cm.viridis(r / 10.));
bar.set_alpha(0.5);
plt.show();
效果图如下：
绘制散点图：