文章參考

畫餅圖

import matplotlib.pyplot as plt
labels=['frogs','hogs','dogs','logs']
sizes=[15,20,45,10]
colors=['yellowgreen','gold','lightskyblue','lightcoral']
explode=[0,0.1,0,0]

#explode每一部分距離圓心的位置，autopct是否在每塊上進行標註，
plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct='%1.1f%%',shadow=True
 
,startangle=50)
plt.show()

確定座標範圍
使用axis()命令給定座標範圍
plt.axis([xmin,xmax,ymin,ymax])
xlim()和ylim()可分別調整x,y的座標範圍

生成多個圖表

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from pylab import *

x=np.linspace(-5,5,50)
y=np.sin(x)



plt.figure(1)
plt.subplot(211)
plt.plot(x,y)

ax=plt.gca()
plt.subplot(212
 
)
#設定座標軸範圍
xlim(-2.5,2.5)
ylim(-1,1)
#修改其中一個座標軸資訊
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
plt.plot(x,y)
plt.show()

疊加圖

線條的屬性
實線：‘-’ 虛線：‘.’ 破折線：‘–’ 點劃線：‘-.’
線條的標記
正方形 ：‘s’ 星號 : ‘*’ 加號 ： ‘+’…..
線條的顏色
基本上就是首字母
藍色： ‘b’ 紅色 ： ‘r’…….
注：arange()
通過指定開始值、終值和步長建立表示 等差數列的一維陣列，注意得到的結果陣列不包含終值。

linspace()
通過指定開始值、終值和元素個數建立表示等差數列的一維陣列，可以通過endpoint引數指定是否包含終值，預設值為True，即包含終值。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x=np.linspace(0, 5, 30)
#線條的屬性可以合併表示例如‘g^’為綠色三角形標記
plt.plot(x,x,'r--',x,x**2,'bs',x,x**3,'g^')
plt.show()

資料直方圖簡介
plt.hist(data,bins,normed,facecolor,edgecolor,alpha)
引數介紹：
data:繪圖資料
bins:長條的數目
normed:將得到的資料向量歸一化，預設為0，不歸一化，顯示頻數，歸一化顯示為頻率
facecolor:長條塊的顏色
edgecolor:長條塊的邊框的顏色
alpha:透明度
使直方圖正常顯示中文和負號

#顯示黑體中文
matplotlib.rcParams['font.sans-serif']='SimHei']
#顯示負號
matplotlib。rcParams['axes.unicode_minus']=False

注意：是圖示正常顯示中文後，顏色屬性可直接用英文表達。

根據正態分佈繪製頻率分佈直方圖

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib
import scipy as sp
from scipy import stats

#設定matplotlib正常顯示中文和負號
matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False

data=np.random.randn(10000)

plt.hist(data,bins=30,normed=1,facecolor="blue",edgecolor="red",alpha=0.6)
plt.xlabel("區間")
plt.ylabel("頻數/頻率")
plt.title("正態頻率分佈直方圖")
plt.show()

繪製統計圖
繪製正態分佈曲線需呼叫scipy庫，正態分佈所用到的函式為：
正態分佈：scipy.stats.norm.pdf(x,loc,scale)
正態直方圖：scipy.stats.norm.rvs(loc,scale,size)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib
import scipy as sp
from scipy import stats

#設定matplotlib正常顯示中文和負號
matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False

data=np.linspace(-5,5,1000)
plt.plot(data, sp.stats.norm.pdf(x=data, loc=0,scale=1))

#loc對應均值，scale對應方差
plt.hist(sp.stats.norm.rvs(loc=0,scale=1,size=200),bins=30,normed=1,facecolor="blue",edgecolor="red",alpha=0.6)
plt.xlabel("區間")
plt.ylabel("頻數/頻率")
plt.title("正態頻率分佈直方圖")
plt.show()