pyplot绘图

目录

• pyplot的基础图标函数
• 常用图形
  • 饼图的绘制
  • 直方图的绘制
  • 散点图的绘制
  • 极坐标绘制

pyplot的基础图标函数

函数	说明
plt.plot(x,y,fmt,...)	绘制一个坐标图
plt.boxplot(data,notch,position)	绘制一个箱型图
plt.bar(left,height,width,bottom)	绘制一个条形图
plt.barh(width,bottom,left,height)	绘制一个横向条形图
plt.polar(theta,r)	绘制极坐标图
plt.pie(data,explode)	绘制饼图
plt.psd(x,NFFT=256,pad_to,Fs)	绘制功率谱密度图
plt.specgram(x,NFFT=256,pad_to,Fs)	绘制谱图
plt.cohere(x,y,NFFT=256,Fs)	绘制X-Y的相关函数
plt.scatter(x,y)	绘制散点图，其中XY长度相同
plt. step(x,y,where)	绘制步阶图
plt.hist(x,bins,normed)	绘制直方图
plt.contour(x,y,z,n)	绘制等值图
plt.vlines()	绘制垂直图
plt.stem(x,y,linefmt,markermt)	绘制柴火图
plt.plot_date()	绘制数据日期

常用图形

饼图的绘制

• 代码：

import matplotlib.pyplot as plt
labels = 'spirit', 'expire', 'aspire', 'inspire'    # 定义标签
sizes = [10, 15, 45, 30]   # 分别给出每个标签对应的尺寸
explode = (0, 0.1, 0, 0)   # 将比列为15的部分突出
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=False, startangle=90)
# 参数分别是：尺寸，凸出部分，标签，饼图数据的展示格式，是否有阴影，饼图起始角度
plt.show()

• 效果：

直方图的绘制

• 代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(0)   # 设定随机种子
mu, sigma = 100, 20   # 均值和标准差
a = np.random.normal(mu, sigma, size=100)   # 调用函数生产均值，方差给定的数组a（正态分布）
plt.hist(a, 20,  histtype='stepfilled', facecolor='b', alpha=0.65)   # 第二个参数20指直方图个数
plt.title('disguise')
plt.show()

• 效果：

散点图的绘制

• 代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(10*np.random.randn(100),10*np.random.randn(100), 'o')
ax.set_title('feeble')
plt.show()

• 效果：

极坐标绘制

• 代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
N = 20   # 数据个数
theta = np.linspace(0.0, 2*np.pi, N, endpoint=False)   # 利用linspace函数在0-360度等分出N份
radii = 10*np.random.rand(N)   # 生产每个角度对于的值
width = np.pi/4*np.random.rand(N)   # 宽度值
ax = plt.subplot(111,projection='polar')   # 绘图区域
bars = ax.bar(theta, radii, width=width, bottom=0.0)   # 参数意义：开始位置，绘制的图的高度，绘制的图的宽度(每一份)
for r, bar in zip(radii,bars):   # 颜色设定
    bar.set_facecolor(plt.cm.viridis(r/10.))
    bar.set_alpha(0.5)
plt.show()

• 效果：