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python數據圖形化—— matplotlib 基礎應用

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  matplotlib是python中常用的數據圖形化工具,用法跟matlab有點相似。調用簡單,功能強大。在Windows下可以通過命令行 pip install matplotlib 來進行安裝。

  以下為一些基礎使用的例子:

1、繪制直線

  先通過numpy生成在直線 y = 5 * x + 5 上的一組數據,然後將其繪制在圖表上

1 import numpy as np
2 import matplotlib.pyplot as plot
3 
4 x = np.linspace(1, 10, 10)
5 y = 5 * x + 5
6 
7 # plot.figure()
8 plot.plot(x, y) 9 plot.show()

  運行上面的代碼,結果如下:

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2、繪制折線圖

  繪制折線圖調用的matplotlib的方法一樣,只是使用numpy生成的數據不一樣。

1 import numpy as np
2 import matplotlib.pyplot as plot
3 
4 x = np.linspace(1, 10, 10)
5 y = np.random.normal(1, 5, 10)
6 
7 plot.figure()
8 plot.plot(x, y)
9 plot.show()

  由於涉及到隨機數,每次運行的結果會不一樣。某次運行結果如下:

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3、同時繪制多條樣式不一的曲線

  plot方法可以同時繪制多條圖線,並支持不同的曲線采用不同的樣式和顏色來顯示。在下面的代碼中,plot方法的參數,3個為一組,共3組,每一組的參數分別為 x軸坐標、y軸坐標和樣式。

  樣式用法:

格式:

fmt = ‘[color][marker][line]‘

樣式的第一個字母表示顏色,支持的顏色有:r(red)、g(green)、b(blue)、c(cyan)、m(megenta)、y(yellow)、w(white)、k(black)。

樣式的第二部分表示圖線的填充符號,可以寫:--(虛線)、+(加號)、^(向上的正三角形)、s(正方形)、o(圓形)等。還可以同時采用兩種填充方式,如‘ro--’表示用紅色的虛線及實心圓來同時進行填充。



import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plot

x = np.linspace(-10, 10, 100)

plot.plot(x, 100 * x, r--, x, 10*x ** 2, g^, x, x ** 3, c+)
plot.show()

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4、繪制散點圖

  調用 scatter 方法可以繪制散點圖。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plot

x = np.linspace(1, 10, 10)
y = np.linspace(1, 10, 10)

plot.scatter(x, y)
plot.ylabel(y value)
plot.xlabel(x scale)
plot.title(Scatter Figure)
plot.show()

輸出:

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可以通過設置不同參數的形式獲得不同的散點圖:

 1 import numpy as np
 2 import matplotlib.pyplot as plot
 3 
 4 # 固定隨機數的seed,使其每次運行產生的結果都一樣
 5 np.random.seed(1)
 6 
 7 num = 100
 8 edgeRadius = 0.5
 9 x = np.random.rand(num)
10 y = np.random.rand(num)
11 area = (200 * np.random.rand(num))
12 color = np.sqrt(area)
13 # 創建區域,用不同的樣式來顯示不同分區的點
14 triangleArea = np.ma.masked_where(x <= edgeRadius, area)
15 diamondArea  = np.ma.masked_where(x > edgeRadius, area)
16 plot.scatter(x, y, s=triangleArea, marker=o, c=color)
17 plot.scatter(x, y, s=diamondArea, marker=d, c=color)
18 plot.title(Random Scatter)
19 plot.show()

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5、繪制柱狀圖與多個圖形

  在以下示例中, figure函數指定了圖表的編號和大小比例,suptitle設置標題,subplot指定當前繪圖的位置(參數221表示2x2共四個圖形區域,最後的1表示第一個圖形區域)。後面的bar、scatter、plot和pie函數分別繪制了柱狀圖、散點圖、折(直)線圖和餅圖。

import matplotlib.pyplot as plot

labels = [A, B, C]
values = [1, 2, 3]

plot.figure(1, figsize=(9, 6))
plot.suptitle(Multiple Plots)

plot.subplot(221)
plot.bar(labels, values)
plot.subplot(222)
plot.scatter(labels, values)
plot.subplot(223)
plot.plot(labels, values)
plot.subplot(224)
plot.pie(values, labels=labels)
plot.show()

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本文地址:https://www.cnblogs.com/laishenghao/p/9573465.html

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