使用Python统计函数绘制简单图形matplotlib
1、bar() —— 绘制柱状图
plt.bar(x,y,align="center",color="b",tick_label=["a","b","c","d","e"],alpha=0.6)
参数说明:
x:表示x轴上数据的类别
y:每种数据的类别的数量
align:柱体对齐方式
color:柱体颜色
tick_label:刻度标签值
alpha:柱体透明度
代码实例:
import matplotlib.pyplot as plt
x = [i for i in range(1,9)]
y = [3,1,4,5,8,9,7,6]
plt.bar(x,y,align="center",color="c",tick_label=["q","a","c","e","r","j","b","p"],hatch="/")
plt.show()
图像输出:
2、barh() —— 绘制条形图
plt.barh(x,y)
参数说明:
x:表示y轴上数据的类别
y:表示每种数据类别的数量
代码实例:
import matplotlib.pyplot as plt
x = [i for i in range(1,9)]
y = [3,1,4,5,8,9,7,6]
plt.barh(x,y,align="center",color="c",tick_label=["q","a","c","e","r","j","b","p"],hatch="/")
plt.show()
图像输出:
3、hist() —— 绘制直方图
plt.hist(x)
参数说明:
x:x轴上数据的输入值
代码实例:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.randint(0,10,100)
bins = range(0,11)
plt.hist(x,bins=bins,color="g",histtype="bar",rwidth=1,alpha=0.6,edgecolor = 'k')
plt.show()
输出图像:
4、pie() —— 绘制饼图
plt.pie(x)
代码实例:
import matplotlib.pyplot as plt
kinds = ["Apple", "Bananas", "Watermelons", "Oranges"]
colors = ["#e41a1c","#377eb8","#4daf4a","#984ea3"]
nums = [0.05,0.45,0.2,0.3]
plt.pie(nums,labels=kinds,autopct="%3.1f%%",startangle=60,colors=colors)
plt.show()
图像输出:
5、polar() —— 绘制极线图
plt.polar(theta,r)
参数说明:
theta:每个标记所在射线与极径的夹角
r:每个标记到原点的距离
代码实例:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
slices = 12
theta = np.linspace(0.0,2*np.pi,slices,endpoint=False)
r = 30*np.random.rand(slices)
plt.polar(theta,r,color="chartreuse",linewidth=2,marker="*",mfc="b",ms=10)
plt.show()
图像输出:
6、scater() —— 绘制气泡图
plt.scatter(x,y)
参数说明:
x:x轴上的数值
y:y轴上的数值
s:散点标记的大小
c:散点标记的颜色
cmap:将浮点数映射成颜色的颜色映射表
代码实例:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib
a = np.random.randn(100)
b = np.random.randn(100)
plt.scatter(a,b,s = np.power(10*a+20*b,2),c=np.random.rand(100),cmap=matplotlib.cm.RdYlBu,marker="o")
plt.show()
图像输出:
7、函数stem() —— 绘制棉棒图
plt.stem(x,y)
参数说明:
x:指定棉棒的x轴基线上的位置
y:绘制棉棒的长度
linefmt:棉棒的样式
markerfmt:棉棒末端的样式
basefmt:指定基线的样式
代码实例:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0.5,2*np.pi,20)
y = np.random.randn(20)
plt.stem(x,y,linefmt="-",markerfmt="o",basefmt="-")
plt.show()
图像输出:
8、函数boxplot() —— 用于绘制箱线图
plt.boxplot(x)
代码实例:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.randn(1000)
plt.boxplot(x)
plt.grid(axis="y",ls=":",lw=1,color="grey",alpha=0.4)
plt.show()
图像输出:
9、函数errorbar() —— 绘制误差棒图
plt.errorplot(x,y,yerr=a,xerr=b)
参数说明:
x:数据点的水平位置
y:数据点的垂直位置
yerr:y轴方向的数据点误差计算方法
xerr:x轴方向的数据点误差计算方法
代码实例:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0.1,0.6,6)
y = np.exp(x)
plt.errorbar(x,y,fmt="bo:",yerr=0.2,xerr=0.02)
plt.xlim(0,0.7)
plt.show()
图像输出:
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