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  • python绘图04

    直方图 同一个图中堆叠
    #!/etc/bin/python
    #coding=utf-8
    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    np.random.seed(2000)
    y = np.random.standard_normal((1000, 2))
    plt.figure(figsize=(7,5))
    plt.hist(y,label=['1st','2nd'],color=['b','g'],stacked=True,bins=20)
    plt.grid(True)
    plt.xlabel('value')
    plt.ylabel('frequency')
    plt.title('Histogram')
    plt.show()

    箱型图 boxplot
    #!/etc/bin/python
    #coding=utf-8
    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    np.random.seed(2000)
    y = np.random.standard_normal((1000, 2))
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(7,4))
    plt.boxplot(y)
    
    plt.grid(True)
    plt.setp(ax,xticklabels=['1st' , '2nd'])
    plt.xlabel('value')
    plt.ylabel('frequency')
    plt.title('Histogram')
    plt.show()

    5.绘制函数
    from matplotlib.patches import Polygon
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    #1. 定义积分函数
    def func(x):
        return 0.5 * np.exp(x)+1
    
    #2.定义积分区间
    a,b = 0.5, 1.5
    x = np.linspace(0, 2 )
    y = func(x)
    #3.绘制函数图形
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(7,5))
    plt.plot(x,y, 'b',linewidth=2)
    plt.ylim(ymin=0)
    #4.核心, 我们使用Polygon函数生成阴影部分,表示积分面积:
    Ix = np.linspace(a,b)
    Iy = func(Ix)
    verts = [(a,0)] + list(zip(Ix, Iy))+[(b,0)]
    poly = Polygon(verts,facecolor='0.7',edgecolor = '0.5')
    ax.add_patch(poly)
    #5.用plt.text和plt.figtext在图表上添加数学公式和一些坐标轴标签。
    plt.text(0.5 *(a+b),1,r"$\int_a^b f(x)\mathrm{d}x$", horizontalalignment ='center',fontsize=20)
    plt.figtext(0.9, 0.075,'$x$')
    plt.figtext(0.075, 0.9, '$f(x)$')
    #6. 分别设置x,y刻度标签的位置。
    ax.set_xticks((a,b))
    ax.set_xticklabels(('$a$','$b$'))
    ax.set_yticks([func(a),func(b)])
    ax.set_yticklabels(('$f(a)$','$f(b)$'))
    plt.grid(True)

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