matplotlib

plt.plot()绘制线性图

• 绘制单条线形图
• 绘制多条线形图
• 设置坐标系的比例

  plt.figure(figsize=(a,b))

• 设置图例legend()
• 设置轴的标识
• 图例保存
  

  • fig = plt.figure()

  • plt.plot(x,y)

  • figure.savefig（）

 import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

#绘制单条线形图

x = np.array([1,2,3,4,5])

y = x + 3



plt.plot(x,y) 

 #绘制多条线形图

plt.plot(x,y)

plt.plot(x+1,y-2) 

 #设置坐标系的比例plt.figure(figsize=(a,b))  图像变换，但是坐标值不变

plt.figure(figsize=(5,9))#放置在绘图的plot方法之前

plt.plot(x,y) 

 #设置图例legend()

plt.plot(x,y,label='x,y')

plt.plot(x+1,y-2,label='x+1,y-2')

plt.legend() #图例生效 

 #设置轴的标识

plt.plot(x,y)

plt.xlabel('ivanlee')

plt.ylabel('regina')

plt.title('ivanlee❤️regina') 

 #图例保存

fig = plt.figure()  #该对象的创建一定要放置在plot绘图之前

plt.plot(x,y,label='x,y')

fig.savefig('./123.png') 

 ##曲线的样式和风格（自学）

plt.plot(x,y,c='red',alpha=0.5) 线条颜色和透明度 

柱状图：plt.bar()

• 参数：第一个参数是索引。第二个参数是数据值。第三个参数是条形的宽度

 plt.bar(x,y) 

直方图

• 是一个特殊的柱状图，又叫做密度图
• plt.hist()的参数
  
  • bins
    可以是一个bin数量的整数值，也可以是表示bin的一个序列。默认值为10
  • normed
    如果值为True，直方图的值将进行归一化处理，形成概率密度，默认值为False
  • color
    指定直方图的颜色。可以是单一颜色值或颜色的序列。如果指定了多个数据集合,例如DataFrame对象，颜色序列将会设置为相同的顺序。如果未指定，将会使用一个默认的线条颜色
  • orientation
    通过设置orientation为horizontal创建水平直方图。默认值为vertical

饼图

• pie()，饼图也只有一个参数x
• 饼图适合展示各部分占总体的比例，条形图适合比较各部分的大小

 arr=[11,22,31,15]

plt.pie(arr) 

• Labels:

  

• labeldistance

  

• autopct

  

• explode 到圆心的距离

  

散点图scatter()

• 因变量随自变量而变化的大致趋势

 x = np.array([1,3,5,7,9])

y = x ** 2 - 3

plt.scatter(x,y) 

画爱心

 import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

T = np.linspace(0, 2 * np.pi, 1024)  # 角度范围 0-2*pi，划为1024等份

plt.axes(polar=True)    # 开启极坐标模式

plt.plot(T, 1. - np.sin(T), color="r")

plt.show()