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在python中使用,首先导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
用函数figure(num,figsize,dpi,facecolor,edgecolor,frameon)
num为图形编号或名称 取值为数字/字符串
figsize为绘图对象的宽和高 单位为英寸
dpi为绘图对象的分辨率 缺省值为80
facecolor为背景颜色
edgecolor为边框颜色
frameon表示是否显示边框
plt.figure(figsize=(4,3),facecolor='g')
plt.plot()
plt.show()
output:
颜色缩写
颜色 | 缩写 |
---|---|
blue | b |
black | k |
green | g |
white | w |
red | r |
cyan青色 | c |
yellow | y |
magenta品红色 | m |
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(4,3),facecolor='g')
plt.subplot(2,2,1)
plt.subplot(2,2,2)
plt.subplot(2,2,3)
plt.subplot(2,2,4)
plt.show()
output:
用title()来添加子标题,用suptitle()来添加全局标题
注:是suptitle而不是subtitle
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.family"] = "SimHei"#添加了这句话可在图中显示中文
plt.figure(figsize=(4,3),facecolor='g')
plt.subplot(2,2,1)
plt.title('子标题1')
plt.subplot(2,2,2)
plt.title('子标题2',loc='left',color='b')
plt.subplot(2,2,3)
plt.title('子标题3',color='y',rotation=30)
plt.subplot(2,2,4)
plt.title('子标题4',color='w',backgroundcolor="black")
plt.suptitle('全局标题')
plt.show()
output:
函数:scatter(x,y,scale,color,marker,label)
参数 | 说明 |
---|---|
x | 数据点的x坐标 |
y | 数据点的y坐标 |
scale | 数据点的大小 |
color | 数据点的颜色 |
marker | 数据点的样式 |
label | 图例文字 |
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams["font.family"] = "SimHei" # 添加了这句话可在图中显示中文
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 添加了这一行使得负号可以显示
x = np.random.uniform(-4,4,(1,100))
y = np.random.uniform(-4,4,(1,100))
plt.scatter(x,y,color='r')
plt.show()
output:
绘制折线图用plot函数: plot(x,y,color,marker,label,linewidth,markersize)
参数 | 说明 |
---|---|
x | 数据点的x坐标 |
y | 数据点的y坐标 |
color | 数据点的颜色 |
marker | 数据点的样式 |
label | 图例文字 |
linewidth | 折线的宽度 |
marketsize | 数据点的大小 |
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams["font.family"] = "SimHei" # 添加了这句话可在图中显示中文
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 添加了这一行使得负号可以显示
plt.figure(figsize=(3,3))
x = np.arange(1,25)
y1 = np.random.randint(27,40,24)
y2 = np.random.randint(40,60,24)
plt.plot(x,y1,label='温度')
plt.plot(x,y2,label='湿度')
plt.xlabel('x') # 注意这里不要忘记加上单引号
plt.ylabel('y')
plt.legend() # 加上这一行,使得label可以显示出来,并且自动放置在最合适位置
plt.show()
output:
绘制柱状图函数: bar(left,height,width,facecolor,edgecolor,label)
函数:text(x,y,s,fontsize,color)
参数 | 说明 |
---|---|
x | 文字的x坐标 |
y | 文字的y坐标 |
s | 显示的文字 |
fontsize | 文字的大小,默认是12 |
color | 文字的颜色,默认是黑色 |
plt.text(-3.8,3.8,'散点图')
output:
函数 | 说明 |
---|---|
xlabel(x,y,s,fontsize,color) | 设置x轴坐标 |
ylabel(x,y,s,fontsize,color) | 设置y轴坐标 |
xlim(xmin,xmax) | 设置x轴坐标的范围 |
ylim(ymin,ymax) | 设置y轴坐标的范围 |
tick_parame(labelsize) | 设置刻度文字的字号 |
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["font.family"] = "SimHei" # 添加了这句话可在图中显示中文 plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 添加了这一行使得负号可以显示 plt.figure(figsize=(3,3)) x = np.random.uniform(-4,4,(1,100)) y = np.random.uniform(-4,4,(1,100)) plt.scatter(x,y,color='r',marker="*",label='均匀分布') x1 = np.random.normal(0,1,100) y1 = np.random.normal(0,1,100) plt.scatter(x1,y1,color='g',marker="o",label='正态分布') plt.xlabel('x') # 注意这里不要忘记加上单引号 plt.ylabel('y') plt.xlim(-5,5) plt.ylim(-5,5) plt.legend() # 加上这一行,使得label可以显示出来,并且自动放置在最合适位置 plt.show()
output:
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