Python matplotlib可視化繪圖詳解
一、繪制線性圖形
執(zhí)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()
上述語句繪制了一條直線，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(zhí)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()
上述語句繪制了6個柱狀圖，用函數(shù)plt.bar實現(xiàn)，運行該程序得到如下結果
柱狀圖也可以用numpy繪制，執(zhí)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(shù)random()繪制了區(qū)域中隨機出現(xiàn)的柱狀圖，y=np.random.randint(0,20,10)中，參數(shù)20表示柱狀圖高度，10表示柱狀圖個數(shù)，運行結果如下圖
三、繪制直方圖
執(zhí)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()
上述語句繪制了概率分布直方圖，參數(shù)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(zhí)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()
上述語句繪制了散點圖，np.random.rand(100)代表隨機出現(xiàn)的點數(shù)，一共有100個點，運行該程序得到如下結果
五、繪制極坐標
執(zhí)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(yè)的可視化數(shù)據模型的比較上，使用polar函數(shù)實現(xiàn)，theta代表數(shù)學上的平面角度，運行該程序得到如下結果
六、繪制餅圖
執(zhí)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
本篇文章就到這里了，希望能夠給你帶來幫助，也希望您能夠多多關注腳本之家的更多內容！
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