matplotlib基本绘图函数_matplotilb绘图函数

折线图plot

# 温度变化折线图
%matplotlib inline  #在 Jupyter notebook 里面内嵌画图的
import matplotlib.pyplot as plt
import random

# 1、准备数据
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15,18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1,3) for i in x]

# 中文显示问题
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

# 2、创建画布
plt.figure(num=1,figsize=(20,8),dpi=80,facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)


# 3、绘制图像
plt.plot(x, y_shanghai, color="r",linestyle='-.',label="上海")
plt.plot(x, y_beijing, color="b",label="北京")


# 修改x y刻度
x_label = ["11分{}秒".format(i) for i in x]
plt.xticks(x[::5],x_label[::5])
plt.yticks(range(0,40,5))

# 显示网格
plt.grid(linestyle='--', alpha=0.5)

# 添加描述 标题
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度")
plt.title("上海、北京11点0分到12点之间的温度变化图示")

# 4、显示图像
plt.show()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38

多坐标系（折线图为例）

 
import matplotlib.pyplot as plt

import random

# 1、准备数据
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1, 3) for i in x]

# 2、创建画布
# plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
figure, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(20, 8), dpi=80) # 一个画布 子图一行两列

# 3、绘制图像
axes[0].plot(x, y_shanghai, color="r", linestyle='-.', label="上海")
axes[1].plot(x, y_beijing, color="b", label="北京")

# 中文显示问题
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

# 显示图例
axes[0].legend()
axes[1].legend()
# plt.legend(loc="lower left")
# plt.legend(loc=4)

# 修改x y刻度
x_label = ["11分{}秒".format(i) for i in x]
axes[0].set_xticks(x[::5])
axes[0].set_xticklabels(x_label[::5])
axes[0].set_yticks(range(0, 40, 5))

axes[1].set_xticks(x[::5])
axes[1].set_xticklabels(x_label[::5])
axes[1].set_yticks(range(0, 40, 5))

# 显示网格
axes[0].grid(linestyle='--', alpha=0.5)
axes[1].grid(linestyle='--', alpha=0.5)

# 添加描述 标题
axes[0].set_xlabel("时间")
axes[0].set_ylabel("温度")
axes[0].set_title("上海11点0分到12点之间的温度变化图示")

axes[1].set_xlabel("时间")
axes[1].set_ylabel("温度")
axes[1].set_title("北京11点0分到12点之间的温度变化图示")

# 4、显示图像
plt.show()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53

数学函数图像

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import numpy as np
 
# 1、准备x、y数据
x = np.linspace(-1,1,1000)
y = 2 * x * x
 
# 2、创建画布
plt.figure(figsize=(20,8), dpi=80)
 
# 3、绘制图像
plt.plot(x, y)
 
plt.grid(linestyle="--",alpha=0.5)
 
plt.show()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17

散点图 scatter

import matplotlib.pyplot as plt

# 1、准备数据
x = [225.98, 247.07, 253.14, 457.85, 241.58, 301.01, 20.67, 288.64,
     163.56, 120.06, 207.83, 342.75, 147.9, 53.06, 224.72, 29.51,
     21.61, 483.21, 245.25, 399.25, 343.35]

y = [196.63, 203.88, 210.75, 372.74, 202.41, 247.61, 24.9, 239.34,
     140.32, 104.15, 176.84, 288.23, 128.79, 49.64, 191.74, 33.1,
     30.74, 400.02, 205.35, 330.64, 283.45]
# 2、创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

# 3、绘制图像
plt.scatter(x, y)

# 4、显示图像
plt.show()

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19

柱状图 bar

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 1、准备数据
movie_names = ['雷神3：诸神黄昏', '正义联盟', '东方快车谋杀案', '寻梦环游记', '全球风暴', '降魔传', '追捕', '七十七天', '密战', '狂兽', '其它']
tickets = [73853, 57767, 22354, 15969, 14839, 8725, 8716, 8318, 7916, 6764, 52222]

# 2、创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

# 3、绘制柱状图
x_ticks = range(len(movie_names))
plt.bar(x_ticks, tickets, color=['b', 'r', 'g', 'y', 'c', 'm', 'y', 'k', 'c', 'g', 'b'])

# 中文显示问题
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

# 修改x刻度
plt.xticks(x_ticks, movie_names)

# 添加标题
plt.title("电影票房收入对比")

# 添加网格显示
plt.grid(linestyle="--", alpha=0.5)

# 4、显示图像
plt.show()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29

直方图 histogram

由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据范围，纵轴表示分布情况。

特点：绘制连续性的数据展示一组或者多组数据的分布状况（统计）

直方图牵涉统计学的概念，首先要对数据进行分组，然后统计每个分组内数据元的数量。在坐标系中，横轴标出每个组的端点，纵轴表示频数，每个矩形的高代表对应的频数，称这样的统计图为频数分布直方图。

直方图与柱状图的区别
直方图展示数据的分布，柱状图比较数据的大小（最根本的区别）
直方图X轴为定量数据，柱状图X轴为分类数据
直方图柱子无间隔，柱状图柱子有间隔
直方图柱子宽度可不一，柱状图柱子宽度须一致

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 中文显示问题
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

# 需求：电影时长分布状况
# 1、准备数据
time = [131, 98, 125, 131, 124, 139, 131, 117, 128, 108, 135, 138, 131, 102, 107, 114, 119, 128, 121, 142, 127, 130,
        124, 101, 110, 116, 117, 110, 128, 128, 115, 99, 136, 126, 134, 95, 138, 117, 111, 78, 132, 124, 113, 150, 110,
        117, 86, 95, 144, 105, 126, 130, 126, 130, 126, 116, 123, 106, 112, 138, 123, 86, 101, 99, 136, 123, 117, 119,
        105, 137, 123, 128, 125, 104, 109, 134, 125, 127, 105, 120, 107, 129, 116, 108, 132, 103, 136, 118, 102, 120,
        114, 105, 115, 132, 145, 119, 121, 112, 139, 125, 138, 109, 132, 134, 156, 106, 117, 127, 144, 139, 139, 119,
        140, 83, 110, 102, 123, 107, 143, 115, 136, 118, 139, 123, 112, 118, 125, 109, 119, 133, 112, 114, 122, 109,
        106, 123, 116, 131, 127, 115, 118, 112, 135, 115, 146, 137, 116, 103, 144, 83, 123, 111, 110, 111, 100, 154,
        136, 100, 118, 119, 133, 134, 106, 129, 126, 110, 111, 109, 141, 120, 117, 106, 149, 122, 122, 110, 118, 127,
        121, 114, 125, 126, 114, 140, 103, 130, 141, 117, 106, 114, 121, 114, 133, 137, 92, 121, 112, 146, 97, 137, 105,
        98, 117, 112, 81, 97, 139, 113, 134, 106, 144, 110, 137, 137, 111, 104, 117, 100, 111, 101, 110, 105, 129, 137,
        112, 120, 113, 133, 112, 83, 94, 146, 133, 101, 131, 116, 111, 84, 137, 115, 122, 106, 144, 109, 123, 116, 111,
        111, 133, 150]

# 2、创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

# 3、绘制直方图
distance = 2
group_num = int((max(time) - min(time)) / distance)

plt.hist(time, bins=group_num, density=True)

# 修改x轴刻度
plt.xticks(range(min(time), max(time) + 2, distance))

# 添加网格
plt.grid(linestyle="--", alpha=0.5)

# 4、显示图像
plt.show()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39

直方图 histogram

用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。

特点：分类数据的占比情况（占比）

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 中文显示问题
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

# 1、准备数据
movie_name = ['雷神3：诸神黄昏', '正义联盟', '东方快车谋杀案', '寻梦环游记', '全球风暴', '降魔传', '追捕', '七十七天', '密战', '狂兽', '其它']

place_count = [60605, 54546, 45819, 28243, 13270, 9945, 7679, 6799, 6101, 4621, 20105]

# 2、创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

# 3、绘制饼图
plt.pie(place_count, labels=movie_name, colors=['b', 'r', 'g', 'y', 'c', 'm', 'y', 'k', 'c', 'g', 'y'],
        autopct="%1.2f%%")

# 显示图例
plt.legend()

plt.axis('equal')

# 4、显示图像
plt.show()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/7dcd1aca6dfc4488b2490c9c46764b33.png

热力图

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(矩阵)
plt.tight_layout()
plt.show()
1
2
3
4

参考https://docs.hwl.cool/python/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8C%96%E6%8E%98/matplotlib.html