python Matplotlib绘制线性图

一、绘制直线
             在使用Matplotlib绘制线性图时，其中最简单的是绘制线图。在下面的实例代码中，使用Matplotlib绘制了一个简单的直线。具体实现过程如下：
（1）导入模块pyplot，并给它指定别名plt，以免反复输入pyplot。在模块pyplot中包含很多用于生产图表的函数。
（2）将绘制的直线坐标传递给函数plot()。
（3）通过函数plt.show()打开Matplotlib查看器，显示绘制的图形。
【示例】根据两点绘制一条线

import matplotlib.pyplot as plt
#将(0,1)点和(2,4)连起来
plt.plot([0,2],[1,4])
plt.show()

二、绘制折线
【示例】绘制折线图

import matplotlib.pyplot as plt
x=[1,2,3,4,5]
squares=[1,4,9,16,25]
plt.plot(x,squares)
plt.show()

三、设置标签文字和线条粗细

import matplotlib.pyplot as plt
datas=[1,2,3,4,5]
squares=[1,4,9,16,25]
plt.plot(datas,squares,linewidth=5) #设置线条宽度
#设置图标标题，并在坐标轴上添加标签
plt.title('Numbers',fontsize=24)
plt.xlabel('datas',fontsize=14)
plt.ylabel('squares',fontsize=14)
plt.show()

【示例】解决标签、标题中的中文问题

import matplotlib.pyplot as plt
datas=[1,2,3,4,5]
squares=[1,4,9,16,25]
plt.plot(datas,squares,linewidth=5) #设置线条宽度
#设置中文乱码问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
#设置图标标题，并在坐标轴上添加标签
plt.title('标题设置',fontsize=24)
plt.xlabel('x轴',fontsize=14)
plt.ylabel('y轴',fontsize=14)
plt.show()

四、绘制一元二次方程的曲线y=x^2
             Matplotlib有很多函数用于绘制各种图形，其中plot函数用于曲线，需要将200个点的x坐标和Y坐标分别以序列的形式传入plot函数，然后调用show函数显示绘制的图形。一元二次方程的曲线

import matplotlib.pyplot as plt
#200个点的x坐标
x=range(-100,100)
#生成y点的坐标
y=[i**2 for i in x ]
#绘制一元二次曲线
plt.plot(x,y)
#调用savefig将一元二次曲线保存为result.jpg
plt.savefig('result.jpg') #如果直接写成 plt.savefig('cos') 会生成cos.png
plt.show()

五、绘制正弦曲线和余弦曲线
             使用plt函数绘制任何曲线的第一步都是生成若干个坐标点（x,y），理论上坐标点是越多越好。本例取0到10之间100个等差数作为x的坐标，然后将这100个x坐标值一起传入Numpy的sin和cos函数，就会得到100个y坐标值，最后就可以使用plot函数绘制正弦曲线和余弦曲线。
【示例】正弦曲线和余弦曲线

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#生成x的坐标（0-10的100个等差数列）
x=np.linspace(0,10,100)
sin_y=np.sin(x)
#绘制正弦曲线
plt.plot(x,sin_y)
#绘制余弦曲线
cos_y=np.cos(x)
plt.plot(x,cos_y)
plt.show()

六、散点图
使用scatter函数可以绘制随机点，该函数需要接收x坐标和y坐标的序列。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#画散点图
x=np.linspace(0,10,100)#生成0到10中100个等差数
plt.scatter(x,np.sin(x))
plt.show()

作为线性图的替代，可以通过向 plot() 函数添加格式字符串来显示离散值。 可以使用以下格式化字符。
‘-’ 实线样式
‘–’ 短横线样式
‘-.’ 点划线样式
‘:’ 虚线样式
‘.’ 点标记
‘,’ 像素标记
‘o’ 圆标记
‘v’ 倒三角标记
‘^’ 正三角标记
‘1’ 下箭头标记
‘2’ 上箭头标记
‘3’ 左箭头标记
‘4’ 右箭头标记
‘s’ 正方形标记
‘p’ 五边形标记
‘*’ 星形标记
‘h’ 六边形标记 1
‘H’ 六边形标记 2
‘+’ 加号标记
‘x’ X 标记
‘D’ 菱形标记
‘d’ 窄菱形标记
‘_’ 水平线标记
以下是颜色的缩写：
‘b’ 蓝色
‘g’ 绿色
‘r’ 红色
‘c’ 青色
‘m’ 品红色
‘y’ 黄色
‘k’ 黑色
‘w’ 白色
七、绘制柱状图
使用bar函数可以绘制柱状图。柱状图需要水平的x坐标值，以及每一个x坐标值对应的y坐标值，从而形成柱状的图。柱状图主要用来纵向对比和横向对比的。例如，根据年份对销售收据进行纵向对比，x坐标值就表示年份，y坐标值表示销售数据。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=[1980,1985,1990,1995]
x_labels=['1980年','1985年','1990年','1995年']
y=[1000,3000,4000,5000]
plt.bar(x,y,width=3)
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.xticks(x,x_labels)
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('销量')
plt.title('根据年份销量对比图')
plt.show()

八、绘制饼状图
pie函数可以绘制饼状图，饼图主要是用来呈现比例的。只要传入比例数据即可。

#导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#准备男、女的人数及比例
man=71351
woman=68187
man_perc=man/(woman+man)
woman_perc=woman/(woman+man)
#添加名称
labels=['男','女']
#添加颜色
colors=['blue','red']
#绘制饼状图  pie
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
# labels 名称 colors：颜色，explode=分裂  autopct显示百分比
paches,texts,autotexts=plt.pie([man_perc,woman_perc],labels=labels,colors=colors,explode=(0,0.05),autopct='%0.1f%%')

#设置饼状图中的字体颜色
for text in autotexts:
    text.set_color('white')

#设置字体大小
for text in texts+autotexts:
    text.set_fontsize(20)
plt.show()

九、绘制直方图
直方图与柱状图的分格类似，都是由若干个柱组成，但直方图和柱状图的含义却有很大的差异。直方图是用来观察分布状态的，而柱状图是用来看每一个X坐标对应的Y的值的。也就是说，直方图关注的是分布，并不关心具体的某个值，而柱状图关心的是具体的某个值。使用hist函数绘制直方图。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#频次直方图，均匀分布
#正太分布
x=np.random.randn(1000)
#画正太分布图
# plt.hist(x)
plt.hist(x,bins=100) #装箱的操作，将10个柱装到一起及修改柱的宽度

十、等高线图

#导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npaa
x=np.linspace(-10,10,100)
y=np.linspace(-10,10,100)
#计算x和y的相交点a
X,Y=np.meshgrid(x,y)
# 计算Z的坐标
Z=np.sqrt(X**2+Y**2)
plt.contourf(X,Y,Z)
plt.contour(X,Y,Z)
# 颜色越深表示值越小，中间的黑色表示z=0.

plt.show()