1. matplotlib.pyplot库的简述

pyplot是matplotlib的子库,主要用于实现各种数据展示图形的绘制

首先导入此包,方便引用取个别名plt
import matplotlib.pyplot as plt

2. 能实现画图的最基本函数

创建一个全局绘图区域,facecolor=None 为无色背景
plt.figure(figsize=None, facecolor=None)
figsize(a,b)中的参数a是指绘图区宽度,b则是高度
plt.figure(figsize=(8,4), facecolor=“yellow”)
plt.show() 将绘图结果显示出来

常用函数 举例
plt.title() 为所做之图取个标题,如plt.title(“一周内温度变化折线图”)
plt.xlabel(s) 设置x轴的标签,如plt.xlabel(“年份”)
plt.ylabel(s) 设置y轴的标签,如plt.ylabel(“人数/万人”)
plt.legend() 为坐标轴放置图注,plt.legend()默认调整 ,如plt.legend(loc=“upper left”)自我调整
plt.xlim(xmin,xmax) 设置x轴的取值范围,如pltxlim(0,10)
plt.ylim(ymin,ymax) 设置y轴的取值范围,如plt.ylim(0,30)
plt.xticks() 显示x坐标对应位置的内容,就是位置更名函数,如plt.xticks(x,x_ticks)
例如x = [0,1,2,3,4,5]和x_ticks = [“张三”, “李四”, “王五”, “钱六”, “赵大”, “孙七”]
plt.text(x,y,s,fontdic,withdash) 为坐标图轴添加注释
若要在表中显示中文,需要字体设置函数,给出常见的7中文字体

如:plt.rcParams[“font.family”] = “kaiTi”

字体名称 字体的英文表示
宋体 SimSun
黑体 SimHei
楷体 KaiTi
微软雅黑 Microsoft YaHei
隶书 LiSu
仿宋 FangSong
幼圆 YouYuan

3.线形图,条形图的图表函数:

3.1绘制线形图的 plot()函数的参数说明

plot( x , y , [fmt] , …)

参数 说明
x x轴坐标,一般为列表(没有值时,值的个数默认与y轴坐标个数相同,从0开始增大)
y y轴坐标,通常是一个数或数组
fmt 定义线的基本元素,由颜色、标记的形状、线条的形状三部分字符组成,如"rO–"== “红色/标记是实心圆/破折线”
自定义:color(颜色)marker(标记的形状)linestyle(线条形状)linewidth(线条宽度)marksize(标记的大小)label(标签,用于图例)

常用标记样式:

S --> 实心正方形 P --> 实心五角星 O --> 实心圆 * --> 星形 D --> 菱形

常用线形样式:

- 实线 虚线 破折线 -. 画点线

常用颜色字符:

b 蓝色 m 洋红色 w 白色
g 绿色 y 黄色
r 红色 k 黑色

也可以使用全称(red、green)还可以使用十六进制字符串(如#aabbcc)

3.2线形图示例
import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams["font.family"] = "KaiTi"
x = ["周一", "周二", "周三", "周四", "周五", "周六", "周日"]
highest = [12, 15, 18, 14, 16, 14, 10]
lowest = [6, 4, 8, 12, 10, 9, 7]
plt.ylim(0, 25)
plt.plot(x, highest, "rs--", label="最高气温")
plt.plot(x, lowest, "rd--", label="最低气温")
for a, b in zip(x, highest):plt.text(a, b+1, b, ha='center', va='bottom')# 数据显示的横坐标、显示的位置高度、显示的数据值的大小
for a, b in zip(x, lowest):plt.text(a, b-2, b, ha='center', va='bottom')
plt.title("一周气温变化趋势")
plt.xlabel("星期")
plt.ylabel("气温")
plt.legend()
plt.show()

plt.text(a,b,b)

数据显示x轴对应位置、显示的位置高度(可以调整)、显示的数据值的大小

for a, b in zip(x, highest): # 使用for 循环依次次输出 zip()对应连接

plt.text(a, b + 2, b, ha=‘center’, va=‘bottom’)

3.3绘制条形图的 bar()函数的参数说明> plot( x , y , [fmt] …)

bar( x , y , width=0.8,bottom=None ,align= “center”,color=“yellow” )

参数 说明
x x轴的位置序列,一般为列表中的值
y y轴的数值序列,条形图的高度,需要展示的数据
width 每个条形的宽度,可调整
align 条形与x轴对齐方式,有center和edge两种,默认为center
color 每个条形的填充颜色
edgecolor 每个条形的边框颜色

注意:如果要在一个途图中显示多个条形图,可调整位置align,和宽度width,使并列或重叠显示

3.2条形图示例
import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams["font.family"] = "kaiTi"
nums = [172, 169, 177, 201, 238, 290]
x_ticks = [2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019]
x = range(0, len(nums))
# 显示x坐标对应位置的内容,就是位置更名函数,plt.xticks()
plt.xticks(x, x_ticks)  # rotation="vertical" 倒转九十度
plt.bar(x, nums, width=0.6, label="研究生人数")
# plt.text(a,b,b)数据显示的横坐标、显示的位置高度、显示的数据值的大小
for a, b in zip(x, nums):plt.text(a, b + 2, b, ha='center', va='bottom')
plt.xlabel("年份")
plt.ylabel("人数/万人")
plt.legend(loc="upper left")  # 显示标签
plt.show()

plt.text(a,b,b)

数据显示x轴对应位置、显示的位置高度(可以调整)、显示的数据值的大小

for a, b in zip(x, nums): # 使用for 循环依次次输出 zip()对应连接

plt.text(a, b + 2, b, ha=‘center’, va=‘bottom’)

3.3条形图示例2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npplt.figure(figsize=(8,6),facecolor="yellow")
plt.rcParams["font.family"] = "kaiTi"
nums = [172, 169, 177, 201, 238, 290]
luqu_nums = [54, 57, 58, 72, 76, 79]
x_ticks = [2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019]
x = range(0, len(nums))
# 显示x坐标对应位置的内容,就是位置更名函数,plt.xticks()
plt.xticks(x, x_ticks)  # rotation="vertical" 倒转九十度
plt.bar(x, nums, width=0.4, label="研究生报考人数")
plt.bar([i + 0.4 for i in x], luqu_nums, width=0.4, label="研究生录取人数")# plt.text(a,b,b)数据显示的横坐标、显示的位置高度、显示的数据值的大小
for y in nums, luqu_nums:for a, b in zip(x, y):if y == luqu_nums:a += 0.4            # 控制第二个条形数据显示的横坐标plt.text(a, b + 2, b, ha='center', va='bottom')plt.xlabel("年份")
plt.ylabel("人数/万人")
plt.legend(loc="upper left")  # 显示标签
plt.show()

plt.text(a,b,b)数据显示的横坐标、显示的位置高度、显示的数据值的大小

for y in nums, luqu_nums:

for a, b in zip(x, y):

if y == luqu_nums:

a += 0.4 # 控制第二个条形数据显示的横坐标

plt.text(a, b + 2, b, ha=‘center’, va=‘bottom’)

python条形图和线形图的绘制,并显示数据相关推荐

  1. Echars 折线图 自动向右平移显示数据(数据量大的时候适应)

    <!DOCTYPE html> <html><head><meta charset="utf-8"><title>Ech ...

  2. python画k线图_Python绘制K线图

    不管是对量化分析师还是普通的投资者来说,K线图(蜡烛图)都是一种很经典.很重要的工具.在K线图中,它会绘制每天的最高价.最低价.开盘价和收盘价,这对于我们理解股票的趋势以及每天的多空对比很有帮助. 一 ...

  3. 不能bostype没有元数据异常_手把手教你用Python画个箱形图,找出“脏数据”

    导读:数据质量分析是数据挖掘中数据准备过程的重要一环,是数据预处理的前提,也是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础.没有可信的数据,数据挖掘构建的模型将是空中楼阁. 数据质量分析的主要任务是检查原始数 ...

  4. python csv数据处理生成图_Python 读取CSV文件数据并生成可视化图形

    CSV 文件数据读取并生成图形 CSV 文件格式 在文本文件中存储数据,最简单的方式就是将数据按照一定的格式存放在文件中,在读取文件时根据设计好的格式去将对应数据读取出来,这样就能很方便的进行简单数据 ...

  5. python画条状图_Python 绘制分组条形图

    借助 pandas 绘制分组条形图 1. 示例 1 使用默认颜色 代码 importmatplotlib.pyplot as plt importnumpy as np importpandas as ...

  6. python 条形图与线图的图例_【Python可视化2】Seaborn之条形图与点线图

    原标题:[Python可视化2]Seaborn之条形图与点线图 Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库.它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形.Seaborn其实是在ma ...

  7. Python+matplotlib使用雷达图技术绘制五角星

    雷达图是一种常用的数据可视化与展示技术,可以把多个维度的信息在同一个图上展示出来,使得各项指标一目了然.本文代码通过绘制五角星演示了polar()函数的用法. 参考代码: 运行效果: -------- ...

  8. 利用python获取股票折线图_python绘制香农的投资组合折线图

    写在前面 最近在看<赌神数学家>这本书,在此书的第四部分"圣彼得堡悖论的故事"的"香农的恶魔"这一小节中,讲了香农自己对于股票的投资策略.在这一小节 ...

  9. python可视化Bokeh 线形图(带分页)

    bokeh是python中一款基于网页的画图工具库,画出的图像以html格式保存 from bokeh.plotting import figure, show, output_file figure ...

最新文章

  1. centos5.6无法ping,无法scp的问题解析
  2. python中的对象拷贝
  3. Layer 父子页面之间的交互
  4. SqlServer转换为Mysql的一款工具推荐(mss2sql)
  5. HTML5 Audio/标签Api整理(二)
  6. 简单教你React父子组件间平级组件间传值
  7. Python 全局变量
  8. 第一章 Burp Suite 安装和环境配置
  9. 填涂颜色(洛谷P1162题题解,Java语言描述)
  10. 当一盆植物在MIT成了精,不,它只是成了机器人
  11. HDU 6170 2017 多校训练:Two strings(DP)
  12. nib、xib与故事板的关系
  13. c++ List、Vector、Stack、Queue使用
  14. 关于使用C#编写一个简单的日志类
  15. 伺服速度控制模式接线图_伺服驱动器控制模式的接线及其注意事项
  16. cocos creator制作微信小游戏排行榜构建发布步骤
  17. html邮件 自定义变量,CSS3中的自定义变量样式用法
  18. 解析Linux中的VFS文件系统
  19. Laravel Excel(maatwebsite/excel )导入
  20. ccd坏点测试软件,如何检测CCDLCD坏点

热门文章

  1. 计算机技术中常用的术语CAE是指_,计算机技术中常用的术语CAE是指______。A:计算机辅助设计B:计算机辅助制造C:计算机辅助工程D:计...
  2. (新手版)GitHub安装和配置教程for Windows(肯定看得懂)
  3. Shiro 第十七章 OAuth2集成
  4. 如何给 Windows 和 npm 加上 socks 代理
  5. php自写api文档生成工具
  6. android自带中文字体,Android中的默认字体系列是什么?
  7. 树、二叉树(完全二叉树、满二叉树)概念图解
  8. windows下安装mingw-w64
  9. WGS 1984地理坐标系的墨卡托投影分度带(UTM ZONE)选择方法
  10. 学习Hadoop的前提条件