pip install matplotlib
matplotlib [mæt'plotlib] 是Python 2D绘图领域的基础套件，它让使用者将数据图形化，并提供多样化的输出格式
给大家举个例子 用的实例化对象
import matplotlib.pyplot as plt
#导入3d模块
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D
import numpy as np
import pandas as pd
#建立一个测试类
class TestPlot(object):
#初始化方法
def __init__(self,plt):
self.plt = plt
#配置中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
#柱状图
def test_zhu(self):
plt = self.plt
#定义数据
GDP = [12404.1,13908.57,9350,8000]
#填充数据
plt.bar(['北京','天津','上海','重庆'],GDP,color="green",alpha=0.2)
#填写标签
plt.ylabel('生产总值')
plt.title('四大直辖市GDP比对')
#刻度范围
plt.ylim([5000,15000])
#绘制
plt.show()
#绘制条形图
def test_tiao(self):
plt = self.plt
#定义数据
price = [40,30,60,50]
#填充数据
plt.barh(range(4),price,align='center',color="blue",alpha=0.3)
#设置标签
plt.xlabel('价格')
#编辑商品
plt.yticks(range(4),['三国','水浒','西游','红楼'])
#设置标题
plt.title('商品价格表')
plt.show()
#折线图方法
def test_line(self):
plt = self.plt
#定义X轴数据
x = ['2019-5-1','2019-5-2','2019-5-3','2019-5-4']
#定义Y轴数据
y1 = ['30℃','25℃','15℃','25℃']
y2 = [30,50,60,40]
#填充数据
plt.plot(x,y1,label = '温度')
plt.plot(x,y2,label = '湿度')
#设置图例
plt.legend()
#绘制
plt.show()
#绘制散点图
def test_sandian(self):
plt = self.plt
#定义数据
x = list(range(0,101))
y = [value * np.random.rand() for value in x]
#填充数据
plt.scatter(x,y,s=30,c = 'red')
#绘制
plt.show()
#定义3D散点
def test_3d(self):
plt = self.plt
#定义数据
x = np.random.randint(0,20,size=20)
y = np.random.randint(0,20,size=20)
z = np.random.randint(0,20,size=20)
# a = np.random.randint(0,20,size=20)
# b = np.random.randint(0,20,size=20)
# c = np.random.randint(0,20,size=20)
# d = np.random.randint(0,20,size=20)
# e = np.random.randint(0,20,size=20)
#创建二维对象
fig = plt.figure()
#强转
axes3d = Axes3D(fig)
#填充数据
axes3d.scatter3D(x,y,z)
#绘制
plt.show()
#定义饼图方法
def test_bing(self):
plt = self.plt
#定义数据
beijing = [10,18,40,65]
#定义标签
label = ['2-3年','3年','5年','8年以上']
#颜色
color = ['red','blue','green','pink']
#做好容器
indic = []
for index,item in enumerate(beijing):
#判断
if item == max(beijing):
indic.append(0.1)
elif index == 1:
indic.append(0.1)
else:
indic.append(0.1)
#填充数据 autopct="%1.1f%%"以小数的形式展示
plt.pie(beijing,labels=label,colors=color,startangle=160,shadow=True,explode=tuple(indic),autopct="%1.1f%%")
#标题
plt.title("3D饼图突出展示工龄占比")
#绘制
plt.show()
#定义面积图方法
def test_mian(self):
plt = self.plt
#定义数据
date = ['2019-5-1','2019-5-2','2019-5-3','2019-5-4']
#收入
earn = [156,356,156,70]
#定义支出
pay = [[10,30,5,20],[12,20,10,20],[10,15,30,20],[10,20,30,5]]
#填充数据
plt.stackplot(date,earn,pay,colors=['green','pink','orange','blue'])
#生成图例
plt.plot([],[],color='red',label="收入")
plt.plot([],[],color='blue',label="早饭")
plt.plot([],[],color='green',label="中午饭")
plt.plot([],[],color='pink',label="晚饭")
plt.legend()
plt.title('四天支出收入')
plt.show()
if __name__ == "__main__":
#实例化一个对象
testplot = TestPlot(plt)
#调用方法
#折线
testplot.test_line()
#散点
testplot.test_sandian()
#3D
testplot.test_3d()
#条形
testplot.test_tiao()
#柱状图
testplot.test_zhu()
#3D饼图
testplot.test_bing()
#面积图
testplot.test_mian()
总结:
bar 柱状图
barh 条形图
plot 折线图
scatter 散点图
scatter3D 3D散点图
pie 3D饼图
stackplot 面积图
plt.title('给表的标题')
plt.show() 绘制图表
plt.legend() 绘制图例