重学pythonmatplotlib

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了重学pythonmatplotlib相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#散点图
# 数据准备
N = 10
x = np.random.randn(N)
y = np.random.randn(N)
# 用Matplotlib画散点图
plt.scatter(x, y,marker='x')
plt.show()
# 用Seaborn画散点图
df = pd.DataFrame('x': x, 'y': y)
sns.jointplot(x="x", y="y", data=df, kind='scatter');
plt.show()
#折线图

# 数据准备
x = [2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019]
y = [5, 3, 6, 20, 17, 16, 19, 30, 32, 35]
# 使用Matplotlib画折线图
plt.plot(x, y)
plt.show()
# 使用Seaborn画折线图
df = pd.DataFrame('x': x, 'y': y)
sns.lineplot(x="x", y="y", data=df)
plt.show()
#直方图
# 数据准备
a = np.random.randn(100)
s = pd.Series(a)
# 用Matplotlib画直方图
plt.hist(s)
plt.show()
# 用Seaborn画直方图
sns.distplot(s, kde=False)
plt.show()
sns.distplot(s, kde=True)
plt.show()

#条形图
# 数据准备
x = ['Cat1', 'Cat2', 'Cat3', 'Cat4', 'Cat5']
y = [5, 4, 8, 12, 7]
# 用Matplotlib画条形图
plt.bar(x, y)
plt.show()
# 用Seaborn画条形图
sns.barplot(x, y)
plt.show()

#箱线图

# 数据准备
# 生成10*4维度数据
data=np.random.normal(size=(10,4))
lables = ['A','B','C','D']
# 用Matplotlib画箱线图
plt.boxplot(data,labels=lables)
plt.show()
# 用Seaborn画箱线图
df = pd.DataFrame(data, columns=lables)
sns.boxplot(data=df)
plt.show()

#饼图
# 数据准备
nums = [25, 37, 33, 37, 6]
labels = ['High-school','Bachelor','Master','Ph.d', 'Others']
# 用Matplotlib画饼图
plt.pie(x = nums, labels=labels)
plt.show()

#热力图
# 数据准备
flights = sns.load_dataset("flights")
data=flights.pivot('year','month','passengers')
# 用Seaborn画热力图
print(data)
sns.heatmap(data)
plt.show()

不要太在意别人的评价,做自己喜欢的事情就好~温故而知新嘛

以上是关于重学pythonmatplotlib的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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