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在使用Python绘制图表前，我们需要先安装两个库文件numpy和matplotlib。
Numpy是Python开源的数值计算扩展，可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身数据结构要高效；matplotlib是一个Python的图像框架，使用其绘制出来的图形效果和MATLAB下绘制的图形类似。
下面我通过一些简单的代码介绍如何使用 Python绘图。
一、图形绘制
直方图
importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
mu=100
sigma=20
x=mu+sigma*np.random.randn(20000)# 样本数量
plt.hist(x,bins=100,color='green',normed=True)# bins显示有几个直方,normed是否对数据进行标准化
plt.show()
条形图
importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
y=[20,10,30,25,15]
index=np.arange(5)
plt.bar(left=index,height=y,color='green',width=0.5)
plt.show()
折线图
importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
x=np.linspace(-10,10,100)
y=x**3
plt.plot(x,y,linestyle='--',color='green',marker='<>
plt.show()
散点图
importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
x=np.random.randn(1000)
y=x+np.random.randn(1000)*0.5
plt.scatter(x,y,s=5,marker='<')#>
plt.show()
饼状图
importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
labels='A','B','C','D'
fracs=[15,30,45,10]
plt.axes(aspect=1)#使x y轴比例相同
explode=[0,0.05,0,0]# 突出某一部分区域
plt.pie(x=fracs,labels=labels,autopct='%.0f%%',explode=explode)#autopct显示百分比
plt.show()
箱形图
主要用于显示数据的分散情况。图形分为上边缘、上四分位数、中位数、下四分位数、下边缘。外面的点时异常值
importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
np.random.seed(100)
data=np.random.normal(size=(1000,4),loc=0,scale=1)
labels=['A','B','C','D']
plt.boxplot(data,labels=labels)
plt.show()
二、图像的调整
1、23种点形状
'.'point','pixel'o'circle'v'triangle_down
'^'triangle_up'<'triangle_left'>'triangle_right'1'tri_down
'2'tri_up'3'tri_left'4'tri_right'8'octagon
's'square'p'pentagon'*'star'h'hexagon1'H'hexagon2
'+'plus'x'x'D'diamond'd'thin_diamond
2、8种內建默认颜色的缩写
b:blueg:greenr:redc:cyan
m:magentay:yellowk:blackw:white
3、4种线性
- 实线 --虚线 -.点划线 ：点线
4、一张图上绘制子图
importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
x=np.arange(1,100)
plt.subplot(221)#2行2列第1个图
plt.plot(x,x)
plt.subplot(222)
plt.plot(x,-x)
plt.subplot(223)
plt.plot(x,x*x)
plt.subplot(224)
plt.plot(x,np.log(x))
plt.show()
5、生成网格
importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
y=np.arange(1,5)
plt.plot(y,y*2)
plt.grid(True,color='g',linestyle='--',linewidth='1')
plt.show()
6、生成图例
importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
x=np.arange(1,11,1)
plt.plot(x,x*2)
plt.plot(x,x*3)
plt.plot(x,x*4)
plt.legend(['Normal','Fast','Faster'])
plt.show()
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本文作者：天善社区博客 超人Python
原文链接：https://ask./blog/pythoncrawl/6195
