在实际应用中，我们有时候会遇到“如何用Matplotlib绘制各种的图形，代码是什么”这样的问题，我们该怎样来处理呢？下文给大家介绍了解决方法，希望这篇“如何用Matplotlib绘制各种的图形，代码是什么”文章能帮助大家解决问题。

Matplotlib官网 如果想了解更多可查看官网。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline #写了这个就可以不用写plt.show()
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
X = np.linspace(0, 2*np.pi,100)# 均匀的划分数据
Y = np.sin(X)
Y1 = np.cos(X)
plt.title("Hello World!!")
plt.plot(X,Y)
plt.plot(X,Y1)

X = np.linspace(0, 2*np.pi,100)  
Y = np.sin(X)
Y1 = np.cos(X)
plt.subplot(211) # 等价于 subplot(2,1,1)  #一个图版画两个图
plt.plot(X,Y)
plt.subplot(212)
plt.plot(X,Y1,color = 'r')

柱状图

data = [5,25,50,20]
plt.bar(range(len(data)),data)

水平绘制柱状图

data = [5,25,50,20]
plt.barh(range(len(data)),data)

多个柱状图

data = [[5,25,50,20],
        [4,23,51,17],
        [6,22,52,19]]
X = np.arange(4)
plt.bar(X + 0.00, data[0], color = 'b', width = 0.25,label = "A")
plt.bar(X + 0.25, data[1], color = 'g', width = 0.25,label = "B")
plt.bar(X + 0.50, data[2], color = 'r', width = 0.25,label = "C")
# 显示上面设置的 lable
plt.legend()

叠加型柱状图

data = [[5,25,50,20],
        [4,23,51,17],
        [6,22,52,19]]
X = np.arange(4)
plt.bar(X, data[0], color = 'b', width = 0.25)
plt.bar(X, data[1], color = 'g', width = 0.25,bottom = data[0])
plt.bar(X, data[2], color = 'r', width = 0.25,bottom = np.array(data[0]) + np.array(data[1]))
plt.show()

散点图

N = 50
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
plt.scatter(x, y)

气泡图

N = 50
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
colors = np.random.randn(N) # 颜色可以用数值表示
area = np.pi * (15 * np.random.rand(N))**2  #  调整大小
plt.scatter(x, y, c=colors, alpha=0.5, s = area)

N = 50
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
colors = np.random.randint(0,2,size =50)
plt.scatter(x, y, c=colors, alpha=0.5,s = area)

直方图

a = np.random.rand(100)
plt.hist(a,bins= 20)
plt.ylim(0,15)

a = np.random.randn(10000)
plt.hist(a,bins=50)
plt.title("标准正太分布")

箱线图

x = np.random.randint(20,100,size = (30,3))
plt.boxplot(x)
plt.ylim(0,120)
# 在x轴的什么位置填一个 label，我们这里制定在 1，2，3 位置，写上 A，B，C
plt.xticks([1,2,3],['A','B','C'])
plt.hlines(y = np.median(x,axis = 0)[0] ,xmin =0,xmax=3)

添加文字描述

# 设置画布颜色为 blue
fig, ax = plt.subplots(facecolor='blue')
# y 轴数据
data = [[5,25,50,20],
        [4,23,51,17],
        [6,22,52,19]]
X = np.arange(4)
plt.bar(X+0.00, data[0], color = 'darkorange', width = 0.25,label = 'A')
plt.bar(X+0.25, data[1], color = 'steelblue', width = 0.25,label="B")
plt.bar(X+0.50, data[2], color = 'violet', width = 0.25,label = 'C')
ax.set_title("Figure 2")
plt.legend()
 
# 添加文字描述 方法一
W = [0.00,0.25,0.50]
for i in range(3):
    for a,b in zip(X+W[i],data[i]):
        plt.text(a,b,"%.0f"% b,ha="center",va= "bottom")
plt.xlabel("Group")
plt.ylabel("Num")
plt.text(0.0,48,"TEXT")

添加文字描述 方法二

X = np.linspace(0, 2*np.pi,100)# 均匀的划分数据
Y = np.sin(X)
Y1 = np.cos(X)
plt.plot(X,Y)
plt.plot(X,Y1)
plt.annotate('Points',
         xy=(1, np.sin(1)),
         xytext=(2, 0.5), fontsize=16,
         arrowprops=dict(arrowstyle="->"))

plt.title("这是一副测试图！")

多个图形描绘 subplots

%pylab inline
pylab.rcParams['figure.figsize'] = (10, 6) # 调整图片大小
# np.random.seed(19680801)
n_bins = 10
x = np.random.randn(1000, 3)
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
ax0, ax1, ax2, ax3 = axes.flatten()
colors = ['red', 'tan', 'lime']
ax0.hist(x, n_bins, normed=1, histtype='bar', color=colors, label=colors)
ax0.legend(prop={'size': 10})
ax0.set_title('bars with legend')
ax1.hist(x, n_bins, normed=1, histtype='bar', stacked=True)
ax1.set_title('stacked bar')
ax2.hist(x, n_bins, histtype='step', stacked=True, fill=False)
ax2.set_title('stack step (unfilled)')
# Make a multiple-histogram of data-sets with different length.
x_multi = [np.random.randn(n) for n in [10000, 5000, 2000]]
ax3.hist(x_multi, n_bins, histtype='bar')
ax3.set_title('different sample sizes')

使用Pandas 绘图

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 2), columns=['a', 'b'])
# 散点图
df.plot.scatter(x='a', y='b')

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d'])
# 绘制柱状图
df.plot.bar()

# 堆积的柱状图
df.plot.bar(stacked=True)

# 水平的柱状图
df.plot.barh(stacked=True)

df = pd.DataFrame({'a':np.random.randn(1000)+1,'b':np.random.randn(1000),'c':np.random.randn(1000) - 1}, columns=['a', 'b', 'c'])
# 直方图
df.plot.hist(bins=20)

# 箱线图
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
df.plot.box()

到此这篇关于“如何用Matplotlib绘制各种的图形，代码是什么”的文章就介绍到这了,更多相关内容请搜索群英网络以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持群英网络！

免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：mmqy2019@163.com进行举报，并提供相关证据，查实之后，将立刻删除涉嫌侵权内容。

猜你喜欢

• Cython是什么，如何进行安装和使用

  它是一个用来快速生成Python扩展模块(extention module)的工具它的语法是python语言语法和c语言语法的混血他比swig更容易编写python的扩展模块也许你会说swig可以直接通过c的头文件

• Python中如何实现简单的图像绘制

  这篇文章主要为大家介绍了python数字图像处理之基本图形的绘制，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪

• Python自定义函数的基本步骤是什么

  函数代码块以def关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()，任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间。圆括号之间可以用于定义参数，函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串，函数内容以冒号起始，并且缩进。

• pytorch中的numel函数怎样使用？

  pytorch是一个python优先的深度学习框架，用于自然语言应用程序。这篇文章主要介绍pytorch中的numel函数如何使用的内容，下文有numel函数用法实例，感兴趣的朋友可以参考，接下来小编带着大家一起了解看看。

• Python中用pynput制作划词复制功能的代码是什么

  这篇文章主要为大家想详细介绍了Python如何利用pynput实现划词复制功能，文中的示例代码讲解详细，感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下