Python matplotlib基础绘图函数示例

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:

Python matplotlib基础绘图函数示例

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:

Python matplotlib基础绘图函数示例

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:

Python matplotlib基础绘图函数示例

绘制散点图:

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