在使用Python绘制图表前,我们需要先安装两个库文件numpy和matplotlib。
Numpy是Python开源的数值计算扩展,可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身数据结构要高效;matplotlib是一个Python的图像框架,使用其绘制出来的图形效果和MATLAB下绘制的图形类似。
下面我通过一些简单的代码介绍如何使用 Python绘图。
一、图形绘制
直方图
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp mu=100 sigma=20 x=mu+sigma*np.random.randn(20000)# 样本数量 plt.hist(x,bins=100,color='green',normed=True)# bins显示有几个直方,normed是否对数据进行标准化 plt.show()
条形图
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp y=[20,10,30,25,15] index=np.arange(5) plt.bar(left=index,height=y,color='green',width=0.5) plt.show()
折线图
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp x=np.linspace(-10,10,100) y=x**3 plt.plot(x,y,linestyle='--',color='green',marker='<') plt.show()
散点图
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp x=np.random.randn(1000) y=x+np.random.randn(1000)*0.5 plt.scatter(x,y,s=5,marker='<')# s表示面积,marker表示图形 plt.show()
饼状图
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp labels='A','B','C','D' fracs=[15,30,45,10] plt.axes(aspect=1)#使x y轴比例相同 explode=[0,0.05,0,0]# 突出某一部分区域 plt.pie(x=fracs,labels=labels,autopct='%.0f%%',explode=explode)#autopct显示百分比 plt.show()
箱形图
主要用于显示数据的分散情况。图形分为上边缘、上四分位数、中位数、下四分位数、下边缘。外面的点时异常值
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp np.random.seed(100) data=np.random.normal(size=(1000,4),loc=0,scale=1) labels=['A','B','C','D'] plt.boxplot(data,labels=labels) plt.show()
二、图像的调整
1、23种点形状
"."point","pixel"o"circle"v"triangle_down "^"triangle_up"<"triangle_left">"triangle_right"1"tri_down "2"tri_up"3"tri_left"4"tri_right"8"octagon "s"square"p"pentagon"*"star"h"hexagon1"H"hexagon2 "+"plus"x"x"D"diamond"d"thin_diamond
2、8种內建默认颜色的缩写
b:blueg:greenr:redc:cyan m:magentay:yellowk:blackw:white
3、4种线性
- 实线 --虚线 -.点划线 :点线
4、一张图上绘制子图
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp x=np.arange(1,100) plt.subplot(221)#2行2列第1个图 plt.plot(x,x) plt.subplot(222) plt.plot(x,-x) plt.subplot(223) plt.plot(x,x*x) plt.subplot(224) plt.plot(x,np.log(x)) plt.show()
5、生成网格
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp y=np.arange(1,5) plt.plot(y,y*2) plt.grid(True,color='g',linestyle='--',linewidth='1') plt.show()
6、生成图例
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp x=np.arange(1,11,1) plt.plot(x,x*2) plt.plot(x,x*3) plt.plot(x,x*4) plt.legend(['Normal','Fast','Faster']) plt.show()
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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