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matplotlib综合练习一_matploblib 题目

matploblib 题目

引包:

  1. import numpy as np
  2. import matplotlib.pyplot as plt

  1. #guagua_txt
  2. plt.style.use('ggplot')
  3. x=np.random.randn(200)
  4. y=np.random.randn(200)*0.5+x
  5. # print(y)
  6. margin_border=0.1
  7. width=0.6
  8. margin_between=0.04
  9. height=0.2
  10. # 图大坐标
  11. left_s=margin_border
  12. bottom_s=margin_border
  13. height_s=width
  14. width_s=width
  15. # 图小1坐标
  16. left_x=margin_border
  17. bottom_x=margin_border+margin_between+width
  18. height_x=height
  19. width_x=width
  20. #图小2坐标
  21. left_y=margin_border+width+margin_between
  22. bottom_y=margin_border
  23. height_y=width
  24. width_y=height
  25. # 生成一个画布
  26. fig=plt.figure(1,figsize=(8,8))
  27. rect_s=[left_s,bottom_s,width_s,height_s]
  28. rect_x=[left_x,bottom_x,width_x,height_x]
  29. rect_y=[left_y,bottom_y,width_y,height_y]
  30. # 生成图形
  31. axScatter=plt.axes(rect_s)
  32. axHisX=plt.axes(rect_x)
  33. axHisy=plt.axes(rect_y)
  34. # 去掉图小的两个坐标
  35. axHisX.set_xticks([])
  36. axHisy.set_yticks([])
  37. #画图大
  38. axScatter.scatter(x,y,c='b')
  39. #固定箱体的宽度
  40. bin_width=0.25
  41. # 合理设置x轴y轴,使图形美观
  42. #求出x与y的绝对值的最大值 用np.max([ ]),,np.fabs()是求绝对值
  43. xymax=np.max([np.max(np.fabs(x)),np.max(np.fabs(y))])
  44. #精确条形图的宽度值
  45. lim=int(xymax/bin_width+1)*bin_width
  46. # 设置x,y轴的最大最小值
  47. axScatter.set_xlim(-lim,lim)
  48. axScatter.set_ylim(-lim,lim)
  49. # 设置直方图的步长从-lim到lim 隔bin_width
  50. bins=np.arange(-lim,lim+bin_width,bin_width)
  51. # 画出两个直方图
  52. axHisX.hist(x,bins=bins)
  53. axHisy.hist(y,bins=bins,orientation='horizontal')
  54. # 摆放方式为= ‘horizontal’
  55. # 设置x,y轴的最大最小值使与图大的数据对应
  56. axHisX.set_xlim(axScatter.get_xlim())
  57. axHisy.set_ylim(axScatter.get_ylim())
  58. # print(axScatter.get_xlim())
  59. # 标题
  60. axHisy.set_title("histogram_2",loc='left')
  61. axHisX.set_title("histogram_1",loc='left')
  62. axScatter.set_title("Scatter plot",loc='left')
  63. fig.suptitle('guagua_txt', fontsize=24, x=0.4,y=0.95, horizontalalignment='left', va='bottom')
  64. plt.show()

运行效果图:

 

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