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python之matplotlib库的基本操作

程序员文章站 2024-01-15 19:14:22
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matplotlib库丰富的绘图功能,具体如下:

#绘图
import matplotlib.pyplot as plt  #导入图像库
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #设置中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #设置负号正常显示
plt.figure(figsize = (7,5)) #设置图像区域,制定比例


#绘制正弦曲线 plot()函数
import numpy as np
x  = np.linspace(0,2*np.pi,50)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y,'rp--')
plt.show()


#绘制饼图  pie()函数
labels = 'Frogs','Hogs','Dogs','Logs'  #定义标签
sizes=[15,30,45,10] #每一块比例
colors=['yellowgreen','gold','lightskyblue','lightcoral'] #每一块的颜色
explode=(0,0.1,0,0) #突显第三块

plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=90)
plt.axis('equal') #显示为圆,避免比例压缩为椭圆
plt.show()


#绘制二维条形直方图,显示数据分布情况  hist() 函数
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.randn(1000) #1000个服从正态分布的随机数
plt.hist(x,10)
plt.show()


#绘制样本数据的箱型图 D.plot(kind = 'box')
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
x = np.random.randn(1000) #1000个服从正态分布的随机数
D = pd.DataFrame([x,x+1]).T #构造两列的DataFrame
D.plot(kind='box') #调用Series内置的作图方法画图,用kind参数指定箱型图box
plt.show()


#绘制x或y轴的对数图形 D.plot(logx=Ture)/D.plot(logy=True)
import matplotlib.pyplot as plt  #导入图像库
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #设置中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #设置负号正常显示
plt.figure(figsize = (7,5)) #设置图像区域,制定比例
import numpy as np
import pandas as pd

x=pd.Series(np.exp(np.arange(20))) #原始数据
x.plot(label=u'原始数据图',legend=True)
plt.show()
x.plot(logy=True,label=u'对数数据图',legend=True)
plt.show()


#绘制误差棒图 函数 D.plot(yerr=error)
import matplotlib.pyplot as plt  #导入图像库
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #设置中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #设置负号正常显示
plt.figure(figsize = (7,5)) #设置图像区域,制定比例
import numpy as np
import pandas as pd

error = np.random.randn(10) #定义误差列
y = pd.Series(np.sin(np.arange(10))) #均值数据列
y.plot(xerr = error,yerr = error) #绘制误差图 xerr = error表示在x轴上的误差
plt.show()