Python?matplotlib如何簡單繪制不同類型的表格
更新時間：2022年07月01日 10:21:58 作者：桜キャンドル淵
通過Matplotlib,開發(fā)者可以僅需要幾行代碼,便可以生成繪圖,直方圖,功率譜,條形圖,錯誤圖,散點圖等,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python?matplotlib如何簡單繪制不同類型表格的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下
載入庫
繪制表格我們需要用到python庫中的matplotlib庫
import matplotlib.pyplot as plt
一、折線圖
# 繪制一條線是，x軸可以省略，默認用y軸數(shù)據(jù)的索引替代 plt.plot([0, 2, 4, 6, 8]) # 默認Y軸坐標，x軸按12345……算 plt.show()
plt.plot([0, 2, 4, 6, 8], [1, 5, 3, 9, 7]) # x軸坐標值，Y軸坐標值 plt.show()
接下來讓我們看看怎么才能繪制更加炫酷的折線圖
date = [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21]
eurcny=[9, 3, 5, 7, 0, 10, 6, 1, 1, 42, 12, 3, 42, 4, 37, 45, 18, 481]
plt.plot(
date, # x軸數(shù)據(jù)，日期
eurcny, # y軸數(shù)據(jù)，收盤價
color='r', # 線條顏色
linestyle='--', # 線條風(fēng)格
linewidth=1.0,# 線條粗細
marker='o', # 標記風(fēng)格
markerfacecolor='#ffff00', # 標記顏色
markersize=10, # 標記大小
alpha=0.5, # 透明度
)
plt.show()
二、散點圖
x = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17] y = [2, -5, 19, 3, 5, 8, 12, 6, 1] # 繪圖 plt.scatter(x, y) plt.show()
接下來讓我們看看如何繪制更加炫酷的散點圖
x = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17]
y = [2, -5, 19, 3, 5, 8, 12, 6, 1]
plt.scatter(
x, # x軸
y, # y軸
color='r', # 顏色
marker='o', # 樣式
linewidth=20, # 線寬
alpha=0.3, # 透明度
# 散點大小，用于繪制氣泡圖，在散點圖的基礎(chǔ)上又增加了一個維度
s=[100, 300, 500, 700, 200, 400, 600, 800, 1000], # 大小
)
plt.show()
三、條形圖
x=[1,2,3,4,5]
y=[1,2,3,4,5]
plt.barh(
x,#橫條離開x軸的距離
y,#橫條長度
height=0.5,#橫條粗細
color='g',
)
plt.show()
四、柱狀圖
x=[1,2,3,4,5] y=[3,6,1,8,2] #柱狀圖，x軸為單根主張，y軸為柱子高度，可選參數(shù)width用于柱子粗細 plt.bar(x,y)
如何繪制更加炫酷的柱狀圖
#男生平均分，語文/數(shù)學(xué)/英語/物理/化學(xué) boy=[85.5,91,72,59,66] #女生平均分 girl=[94,82,89.5,62,49] #科目坐標 course=[1,2,3,4,5] #繪圖，男生 plt.bar( course,#x軸，科目 boy,#y軸，男生成績 color='g',#顏色 width=0.3, alpha=0.3, ) #繪圖，女生 #科目坐標 course2=[1.3,2.3,3.3,4.3,5.3] plt.bar( course2,#x軸，科目 girl,#y軸，女生成績 color='r',#顏色 width=0.3, ) plt.show()
五、餅狀圖
p=[15,30,45,10,20] plt.pie(p) plt.pie(p,labels=['china','russia','india','amarica','japan'],autopct='%1.1f%%') plt.show()
如何繪制更加炫酷的餅圖
#國名
mark=['china','russia','india','amarica','japan']
#各國戰(zhàn)9軍總軍費的比例
percent=[0.55,0.144,0.321,0.312,0.312]
plt.pie(
percent,#百分比
autopct='%1.1f%%',#顯示百分比方式
labels=mark,#名稱
explode=(0.0,0.1,0.0,0.0,0.0)#突出塊，突出比例
)
plt.show()
六、直方圖
#1班成績直方圖 h1=[88.2,83.4,84.5,83.4,43,43,7,43,32, 3,83.4,84.5,83.4,42,43,43,5,32, 88.2,3,84.5,83.4,45,43,9,43,32, 7,81,84.5,83.4,4,8,43,43,32, 88.2,83,84.5,83.4,45,7,43,43,32, 88.2,3,84.5,83.4] plt.hist(h1) plt.show()
更加炫酷的直方圖
#1班成績直方圖 h1=[88.2,83.4,84.5,83.4,43,43,7,43,32, 3,83.4,84.5,83.4,42,43,43,5,32, 88.2,3,84.5,83.4,45,43,9,43,32, 7,81,84.5,83.4,4,8,43,43,32, 88.2,83,84.5,83.4,45,7,43,43,32, 88.2,3,84.5,83.4] # 增加功能： plt.hist( h1,#直方圖數(shù)據(jù) 10,#直方個數(shù) density=1,#默認0數(shù)據(jù)出現(xiàn)個數(shù)，1出現(xiàn)個數(shù)歸一化為出現(xiàn)的頻率 histtype='bar',#直方圖樣式：默認bar,stepfilled填充顏色，step不填充只有線條 facecolor='b',#直方圖顏色 edgecolor='g',#直方圖邊框顏色 alpha=0.3, ) plt.show()
七、箱線圖
a=[15,5,9,22,4,-5,45,-22] plt.boxplot(a) plt.show()
更加炫酷的箱線圖
a = [42, 33, 33, 3, 2, 44]
b = [4, 3, 3, 23, 32, 44]
c = [52, 23, 93, 13, 22, 44]
plt.boxplot(
(a, c, b), # 數(shù)據(jù)
labels=('a', 'c', 'b'), # 標簽
showfliers=True, # 是否顯示異常值，默認顯示
whis=1.5, # 指定異常值參數(shù)，默認1.5倍四分位差
meanline=True, # 是否用線表示平均數(shù)，默認用點
widths=0.5, # 柱子寬度
vert=False, # 默認TRUE縱向，F(xiàn)ALSE橫向
patch_artist=True, # 是否填充顏色
)
plt.grid(linewidth=0.2)
plt.show()
last but not list、如何給x、y軸坐標打上標簽
此處我們用柱狀圖來舉例
#男生平均分，語文/數(shù)學(xué)/英語/物理/化學(xué) boy=[85.5,91,72,59,66] #女生平均分 girl=[94,82,89.5,62,49] #科目坐標 course=[1,2,3,4,5] #繪圖，男生 plt.bar( course,#x軸，科目 boy,#y軸，男生成績 color='g',#顏色 width=0.3, alpha=0.3, ) #繪圖，女生 #科目坐標 course2=[1.3,2.3,3.3,4.3,5.3] plt.bar( course2,#x軸，科目 girl,#y軸，女生成績 color='r',#顏色 width=0.3, ) #將數(shù)據(jù)標注在柱子上 for i,j in zip(course,boy): plt.text( i,#x軸，course學(xué)科位置 j,#y軸，boy分數(shù) s=j, ha='center',#水平對齊 va='bottom',#垂直對齊 alpha=0.5, ) for i,j in zip(course2,girl): plt.text( i, j, s=j, ha='center', va='bottom', alpha=0.5, ) #科目坐標數(shù)值替換字符 course3=[1.15,2.15,3.15,4.15,5.15] plt.xticks(course3,['Chi','Math','Eng','Phy','Che']) plt.show()
END、如何疊加繪制圖像
這里我們用一張散點圖和一張折線圖舉例子。在此處我們將散點圖和折線圖分別編制出來之后，在使用plt.show，就可以發(fā)現(xiàn)我們的兩張圖標疊加在一起啦
x = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17]
y = [2, -5, 19, 3, 5, 8, 12, 6, 1]
plt.scatter(
x, # x軸
y, # y軸
color='r', # 顏色
marker='o', # 樣式
linewidth=20, # 線寬
alpha=0.3, # 透明度
# 散點大小，用于繪制氣泡圖，在散點圖的基礎(chǔ)上又增加了一個維度
s=[100, 300, 500, 700, 200, 400, 600, 800, 1000], # 大小
)
date = [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21]
eurcny=[9, 3, 5, 7, 0, 10, 6, 1, 1, 42, 12, 3, 42, 4, 37, 45, 18, 481]
plt.plot(
date, # x軸數(shù)據(jù)，日期
eurcny, # y軸數(shù)據(jù)，收盤價
color='r', # 線條顏色
linestyle='--', # 線條風(fēng)格
linewidth=1.0,# 線條粗細
marker='o', # 標記風(fēng)格
markerfacecolor='#ffff00', # 標記顏色
markersize=10, # 標記大小
alpha=0.5, # 透明度
)
plt.show()
總結(jié)
到此這篇關(guān)于Python matplotlib如何簡單繪制不同類型表格的文章就介紹到這了,更多相關(guān)matplotlib繪制表格內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
相關(guān)文章
這篇文章主要介紹了通過PHP與Python代碼對比淺析語法差異,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友可以參考下2019-07-07
Python?是一種代表簡單思想的語言，其語法相對簡單，很容易上手。本文精心篩選了Python中的八大核心語句，快來看看你都掌握了幾個呢2023-02-02
這篇文章主要介紹了Pyinstaller 打包exe教程及問題解決,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友可以參考下2019-08-08
selenium+python自動化測試之環(huán)境搭建
這篇文章主要介紹了selenium+python自動化測試之環(huán)境搭建，小編覺得挺不錯的，現(xiàn)在分享給大家，也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧2019-01-01
判斷Threading.start新線程是否執(zhí)行完畢的實例
這篇文章主要介紹了判斷Threading.start新線程是否執(zhí)行完畢的實例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-05-05
利用python、tensorflow、opencv、pyqt5實現(xiàn)人臉實時簽到系統(tǒng)
這篇文章主要介紹了利用python、tensorflow、opencv、pyqt5實現(xiàn)人臉實時簽到系統(tǒng)，本文給大家介紹的非常詳細，具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下2019-09-09
對python中執(zhí)行DOS命令的3種方法總結(jié)
今天小編就為大家分享一篇對python中執(zhí)行DOS命令的3種方法總結(jié)，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助一起。一起跟隨小編過來看看吧2018-05-05
Tensorflow tf.dynamic_partition矩陣拆分示例(Python3)
今天小編就為大家分享一篇Tensorflow tf.dynamic_partition矩陣拆分示例(Python3) ，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-02-02
利用python庫在局域網(wǎng)內(nèi)傳輸文件的方法
今天小編就為大家分享一篇利用python庫在局域網(wǎng)內(nèi)傳輸文件的方法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2018-06-06
今天小編就為大家分享一篇對Python 簡單串口收發(fā)GUI界面的實例詳解，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2019-06-06