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Python--Matplotlib(简单绘图和用法)_import matplotlib.pyplot as plt df.plot(kind = 'sc

import matplotlib.pyplot as plt df.plot(kind = 'scatter', x = 'duration', y

前言:

分享一下个人写的一些关于 matplotlib 的笔记~~

设置:

导包

import matplotlib.pyplot as plt

中文

  1. # 设置中文
  2. plt.rc("font", family='MicroSoft YaHei', weight='bold')

标题

  1. # 设置标题
  2. plt.title("这里写标题")

轴名称

  1. plt.xlabel('x轴名称')
  2. plt.ylabel('y轴名称')

绘制网格

  1. # 绘制网格 alpha网格颜色深浅
  2. plt.grid(alpha=0.4)

绘制图例

  1. # 需要设置线条名称和颜色
  2. ​​​​​​​# label 线条名称
  3. # color 线条颜色
  4. # linestyle -实线 -- 虚线 -.点划线 :点虚线
  5. # linewidth 线条粗细
  6. # alpha 透明度
  7. plt.plot(x, y1, label="自己", color='red', linestyle='--', linewidth=1, alpha=0.5)
  8. plt.plot(x, y2, label="同桌", color='blue', linestyle=':', linewidth=1, alpha=0.5)
  9. # 添加图例
  10. # loc='right' 'upper right' 上右 'lower right' 下右 或者 传数字 loc=0~10
  11. plt.legend()

保存图片

  1. # 保存图片
  2. plt.savefig('./t1.png')

图形大小,宽高,像素

  1. # 设置图形大小 宽高 像素
  2. plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

线条名称,颜色,格式,粗细,透明度

  1. # label 线条名称
  2. # color 线条颜色
  3. # linestyle -实线 -- 虚线 -.点划线 :点虚线
  4. # linewidth 线条粗细
  5. # alpha 透明度
  6. plt.bar(x, y, label="自己", color='red', linestyle='--', linewidth=1, alpha=0.5)

多个图形在一个页面显示时使用

  1. # 竖1 横3 第一个位置
  2. plt.subplot(1, 3, 1)

图例:

散点图:scatter

  1. import matplotlib.pyplot as plt
  2. x = ['2', '3', '4']
  3. y = [1, 3, 10]
  4. plt.scatter(x, y)
  5. plt.show()

柱形图:bar

  1. import matplotlib.pyplot as plt
  2. x = ['2', '3', '4']
  3. y = [1, 3, 10]
  4. plt.bar(x, y)
  5. plt.show()

条形图:barh

  1. import matplotlib.pyplot as plt
  2. x = ['2', '3', '4']
  3. y = [1, 3, 10]
  4. plt.barh(x, y)
  5. plt.show()

直方图:hist

  1. import random
  2. import matplotlib.pyplot as plt
  3. y = [random.randint(10, 50) for i in range(1, 30)]
  4. plt.hist(y)
  5. plt.show()

线型图:plot

  1. import matplotlib.pyplot as plt
  2. x = ['2', '3', '4']
  3. y = [1, 3, 10]
  4. plt.plot(x, y)
  5. plt.show()

饼形图:pie

  1. import matplotlib.pyplot as plt
  2. x = [2, 3, 4]
  3. # labels 名称
  4. # autopct 百分比显示
  5. plt.pie(x, labels=[1,2,3], autopct='%.2f%%')
  6. plt.show()

 就到这里啦

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