python Matplotlib绘图

from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

############################ matplotlib ##########################

#用来正常显示中文标签
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
#用来正常显示负号
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

# 设置图片大小
fig = plt.figure(figsize = (20,8),dpi = 100)

# x,y轴的刻度
plt.xticks('传x轴的位置，可迭代对象','想要的x轴刻度，与前一个和参数一一对应',rotation = 45,size = '20',fontproperties = '字体')
plt.yticks('与上一样')

# 标签
plt.xlabel('标签',fontproperties = '字体',size = '20')
plt.ylabel('标签',fontproperties = '字体',size = '20')
plt.title('标题',fontproperties = '字体',size = '20')

# 绘制图例
plt.legend()

# 绘制网格 透明度
plt.grid(alpha = 1)

# 保存
plt.savefig('路径')

# 展示
plt.show()

############################ 画图
# 1.折线图
# 画图 可迭代对象
plt.plot(x,y_1,label = '线条1',color = 'red')
plt.plot(x,y_2,label = '线条2',coloe = '#DB7093',linestyle = '--')
# 2.散点图 可迭代对象
plt.scatter(x,y_1,label = '1')
plt.scatter(x,y_2,label = '2')
# 3.条形图 width为竖着的宽度 heidth为横着的宽度 x,y互换 多个样本作图要考虑条形图宽度避免条形图重合
plr.bar(range(len(a)),b,heidth=0.3,color = 'red',label = '1')
plt.bar(range(len(a)),b,width=0.3,color = 'red',label = '1')
# 4.频率直方图 适合原始数据 如果是每个区间已经记录好数量的数据需转换成条形图问题(间距0)
# 例如100名学生身高
d = 5 # 组距
a = ['存储100名学生身高']
# 加上density则y轴为频率，不加则y轴表示频数
plt.hist(a,range(min(a),max(a)+d,d),density=True)
plt.xticks(range(min(a),max(a)+d,d),size=20)