import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 指定生成隨機(jī)數(shù)的種子，這樣每次運(yùn)行得到的隨機(jī)數(shù)都是相同的
np.random.seed(42)
# 生成30個滿足平均值為0、方差為1的正態(tài)分布的樣本
x = np.random.randn(30)
# plot本意有“繪制(圖表)”的意思，所以下面這一行代碼是繪制圖表。r指定繪制的線條顏色為紅色，o指定標(biāo)記實際點使用的形狀為圓形，--指定線條形狀為虛線
plt.plot(x, "r--o")
# 顯示圖表
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 未指定種子的值，所以最終產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)不同
# randn()生成30個滿足平均值為0、方差為1的正態(tài)分布的樣本
a = np.random.randn(30)
b = np.random.randn(30)
c = np.random.randn(30)
d = np.random.randn(30)

# a：紅色，虛線，圓形；b：藍(lán)色，實線，星號；c：綠色，點實線，加號；d：洋紅色，點線，x形狀
plt.plot(a, "r--o", b, "b-*", c, "g-.+", d, "m:x")
plt.show(

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(42)
x = np.random.randn(30)
y = np.random.randn(30)

# 圖表標(biāo)題
plt.title("Example")
# 圖表標(biāo)簽
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")

# X, Y后面的逗號去掉會報出警告
X, = plt.plot(x, "r--o")
Y, = plt.plot(y, "b-*")
# 圖例顯示(顯示圖片右上角的圖例)
# legend()有兩個列表參數(shù)，第一個列表參數(shù)是圖中實際使用的標(biāo)記和線性，第二個列表參數(shù)是對應(yīng)圖例的文字描述
# legend本意：傳奇、圖例、解釋、說明，這里是圖例的意思
plt.legend([X, Y], ["X", "Y"])

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 未指定隨機(jī)數(shù)種子的值
a = np.random.randn(30)
b = np.random.randn(30)
c = np.random.randn(30)
d = np.random.randn(30)

# 定義一個實例fig，相當(dāng)于子圖最外面的大圖
fig = plt.figure()
# 向fig實例中添加需要的子圖，前兩個參數(shù)表示把大圖分成了2行2列，最后一個參數(shù)表示使用哪一張子圖進(jìn)行繪制
ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1)
ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2)
ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3)
ax4 = fig.add_subplot(2, 2, 4)

# 設(shè)置圖例
A, = ax1.plot(a, "r--o")
ax1.legend([A], ["A"])
B, = ax2.plot(b, "b-*")
ax2.legend([B], ["B"])
C, = ax3.plot(c, "g-.+")
ax3.legend([C], ["C"])
D, = ax4.plot(d, "m:x")
ax4.legend([D], ["D"])

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 設(shè)置隨機(jī)數(shù)種子的值
np.random.seed(42)
x = np.random.randn(30)
y = np.random.randn(30)

# 散點圖，scatter()的參數(shù)必須同時含有x, y
plt.scatter(x, y, c = 'g', marker='o', label = "(X, Y)")
# 散點圖的標(biāo)題
plt.title("Example")
# 設(shè)置坐標(biāo)軸的標(biāo)簽
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
# 設(shè)置圖例，loc=0表示使用最好的位置，loc=1強(qiáng)制圖例使用圖中右上角的位置，loc=2強(qiáng)制使用左上角位置，loc=3強(qiáng)制使用左下角位置，loc=4強(qiáng)制使用右下角位置
plt.legend(loc = 1)

# 顯示圖像
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 指定隨機(jī)數(shù)種子的值
np.random.seed(42)
x = np.random.randn(1000)

# 直方圖，bins表示繪制的直方圖的條紋的數(shù)量；color表示直方圖條紋的顏色，g表示綠色
plt.hist(x, bins = 20, color = 'g')
# 設(shè)置標(biāo)題
plt.title("Example")
# 設(shè)置坐標(biāo)軸標(biāo)簽
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")

# 顯示圖像
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

# 標(biāo)簽
labels = ['Dos', 'Cats', 'Birds']
# sizes的三個數(shù)字確定了每部分?jǐn)?shù)據(jù)系列在整個圓形中的占比
sizes = [15, 50, 35]

# 餅圖，explode定義每部分?jǐn)?shù)據(jù)系列之間的間隔，設(shè)置兩個0和一個0.1，就能突出第三部分；autopct將sizes中的數(shù)據(jù)以所定義的浮點數(shù)精度進(jìn)行顯示；
# startangle是繪制第一塊餅圖時，該餅圖與X軸正方向的夾角度數(shù)，這是設(shè)置90度，默認(rèn)是0度。
plt.pie(sizes, explode = (0, 0, 0.1), labels = labels, autopct = '%1.1f%%', startangle = 90)
# 下面的一行代碼必須存在，用于使X軸和Y軸的刻度時刻保持一致，只有這樣，最后得到的餅圖才是圓的
plt.axis('equal')

# 顯示圖像
plt.show()