区域填充函数有 fill(*args, **kwargs) 和fill_between() 1  绘制填充多边形fill() 1.1 语法结构 fill(*args, **kwargs) args - sequence of x, y, [color] ax.fill(x, y) # a polygon with default color ax.fill(x, y, "b") # a blue polygon ax.fill(x, y, x2, y2) # two polygons…

1 基本绘图 在plot()函数中只有x,y两个量时. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成曲线上各个点的x,y坐标,然后用一段段直线连起来 # 利用linspace函数产生一个等差数列 x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 200) cos_y = np.cos(x) / 2 sin_y = np.sin(x) # 用直线连接曲线上各点 plt.plot(x, cos_y) plt.plot(x,…

contour 与contourf 是绘制等高线的利器. contour  - 绘制等高线 contourf - 填充等高线 两个的返回值值是一样的(return values are the same), 实际上contourf 相当于 contour filled (英语不好,具体是fill 还是 filled) 常用参数语法 mp.contourf(x, y, z, 等高线条数,cmap=颜色映射)# 等高线填充 mp.contour(x, y, z, 等高线条数,colors=颜色, l…

绘制饼状图的基本语法 创建数组 x 的饼图,每个楔形的面积由 x / sum(x) 决定: 若 sum(x) < 1,则 x 数组不会被标准化,x 值即为楔形区域面积占比.注意,该种情况会出现 1 - sum(x) 的空楔形 若 sum(x) > 1,则由 x[ i ] / sum(x) 算出每一个楔形占比,饼图360°区域均被填充. 下图为sum(x) < 1 的情况,存在空楔形区域. 1 语法 pie(x, explode=None, labels=None, colors=None…

matplotlib.pyplot(as mp or as plt)提供基于python语言的绘图函数 引用方式: import matplotlib.pyplot as mp / as plt 本章内容拟按官方手册(NumPy Reference, Release 1.14.5 )中的 plt 形式 像matlab一样,matplotlib.pyplot是一些命令样式函数. pyplot函数都可以创建图形.再图形中创建绘图区.再绘图区中画线.用标签装饰图形等操作. 在pyplot的函数调用中,…

柱状图bar 柱状图常用表现形式为: plt.bar(水平坐标数组,高度数组,宽度比例,ec=勾边色,c=填充色,label=图例标签) 注:当高度值为负数时,柱形向下 1 语法 bar(*args, **kwargs) Call signatures:: bar(x, height, *, align='center', **kwargs) bar(x, height, width, *, align='center', **kwargs) bar(x, height, width, bott…

热图: Display an image on the axes. 可以用来比较两个矩阵的相似程度 mp.imshow(z, cmap=颜色映射,origin=垂直轴向) imshow( X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, shape=None, filternorm=1, filterrad=4.…

1 语法 ax = plt.gca(projection='3d')ax.plot_surface(x,y,z,rstride=行步距,cstride=列步距,cmap=颜色映射) gca(**kwargs) 在当前图像上,获取与给定关键字args匹配的当前Axes的当前Axes实例,若不存在,则会返回一个新创建的实例. 帮助文档中的一个示例 plt.gca(projection='polar') If the current axes doesn't exist, or isn't a pol…

一篇matplotlib库的学习博文.matplotlib对于数据可视化非常重要,它完全封装了MatLab的所有API,在python的环境下和Python的语法一起使用更是相得益彰. 一.库的安装和环境的配置 windows下:py -3 -m pip install matplotlib linux下:python3 -m pip install matplotlib 建议配合Jupyter使用.在jupyter notebook中,使用%matplotlib inline,即可进入交互页面…

上次用 python 脚本中定期查询数据库,监视订单变化,将时间与处理完成订单的数量进行输入写入日志,虽然省掉了人为定时查看数据库并记录的操作,但是数据不进行分析只是数据,要让数据活起来! 为了方便看出已完成订单的趋势,又不想想到使用Excel, 想到手动绘制表格填入数据就充满了抵触,哈哈,能用代码完成的事绝不手操,不能愧对python! 先确保python环境和pip已经安装好 这个过程分为3步: 安装 jupyter-notebook  ——>  安装matplotlib  ——> 写代码…