Matplotlib 库的使用
  Matplotlib 库有各种可视化类构成,内部结构复杂,受Matlab启发
  matplotlib.pyplot是绘制个类可视化图形的命令子库相当于快捷方式
 
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([3,1,4,5,20])
# plt.plot(x,y) 当有两个以上参数是,按照X轴和Y轴顺序绘制数据点
# plt.axis([-1,10,0,6])-1,10表示x轴,0,6表示y轴
plt.ylabel('grade')
plt.savefig('test',dpi=600) # png文件
# plt.savefig() 将输出图形存储为文件。默认png格式,可以通过dpi修改输出质量
plt.show()
 
pyplot的绘图区域
plt.subplot(nrows,ncols,plot_number)
  例:plt.subplot(3,2,4) 三行两列,第四个
  在全局绘图区域中创建一个分区体系,并定位到一个子绘图区域
 
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([3,1,4,5,20])
# plt.plot(x,y) 当有两个以上参数是,按照X轴和Y轴顺序绘制数据点
# plt.axis([-1,10,0,6])-1,10表示x轴,0,6表示y轴
plt.ylabel('grade')
plt.savefig('test',dpi=600) # png文件
# plt.savefig() 将输出图形存储为文件。默认png格式,可以通过dpi修改输出质量
plt.show()

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pyplot 饼图的绘图
import matplotlib.pyplot as plt
labels = 'Frogs','Hogs','Dogs','Logs'
sizes = [15,30,45,10]
explode = (0,0.1,0,0) plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,autopct='%1.1f%%',shadow=False,startangle=90)
plt.axis('equal') # 这个是会变成正方形的图
plt.show()

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pyplot直方图的绘制
  plt.hist()
 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(0)
mu,sigma = 100,20 # 均值和标准差
a = np.random.normal(mu,sigma,size=100) plt.hist(a,20,normed=1,histtype='stepfilled',facecolor='b',alpha=0.75)
# 这函数中的bin 就是 20 这个数 就是直方图的个数
plt.title('Histogram')
plt.show()
 
--------------------------------------------------------------------------------------------
pyplot极坐标图的绘制

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt N = 20
theta = np.linspace(0.0,2*np.pi,N,endpoint=False)
radii = 10*np.random.rand(N)
width = np.pi / 4*np.random.rand(N) ax = plt.subplot(111,projection='polar')
bars = ax.bar(theta,radii,width=width,bottom=0.0) for r,bar in zip(radii,bars):
bar.set_facecolor(plt.cm.viridis(r / 10.))
bar.set_alpha(0.5) plt.show()
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pyplot散点图的绘制
  面向对象绘制极坐标
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt fig,ax = plt.subplots()
ax.plot(10*np.random.randn(100),10*np.random.randn(100),'o')
ax.set_title('Simple Scatter') plt.show()
 
 
------------------------------------------------------------------------------------------
pyplot的基础图标函数
  plt.plot(x,y,fmt,...) 绘制一个坐标图
  plt.boxplot(data,notch,position) 绘制一个箱形图
  plt.bar(left,height,width,bottom) 绘制一个条形图
  plt.barh(width,bottom.left,height) 绘制横向条形图
  plt.polar(theta,r) 绘制极坐标图
  plt.pie(data,explode) 绘制饼图
  plt.psd(x,NFFT=256,pad_to,Fs) 绘制功率谱密度图
  ple.specgram(x,NFFT=256,pad_to,F) 绘制谱图
  plt.cohere(x,y,NFFT=256,Fs) 绘制X-Y的xiangguan.性函数
  plt.scatter(x,y) 绘制散点图,其中,x和y长度相同
  plt.step(x,ywhere) 绘制步阶图
  plt.hist(x,bins,normed) 绘制直方图
  plt.contour(X,Y,Z,N) 绘制等制图
  plt.vlines() 绘制垂直图
  plt.stem(x,ylinefmt,markerfmt) 绘制柴火图
  plt.plot_date9) 绘制数据日期
 
 
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引力波:物理学中,引力波是因为时空弯曲对外以辐射形式传播的能量

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