Matplotlib

Posted 2021-02-15 zhoulixiansen

Matplotlib的基本元素：

1，变量

2，函数

3，画布（figure）

4，坐标轴（axes）

绘图过程：变量和函数通过改变figure和axes中的元素（如：title，label）一起描述figure和axes

Matplotlib的图像位于figure对象中

通过plt.figure()创建

　　如果没有指定创建，matplotlib会自动生成默认的画布

　　参数figsize用来控制画布的大小，单位为英寸（inch）， 1 inch = 2.54 cm

用plt.show()显示绘图结果

注意的是，在jupyter notebook中使用matplotlib时，代码块需要放在一个cell中

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.figure() # 创建画布
Out[19]: <Figure size 640x480 with 0 Axes>
data = [2,4,6,8,10]  #构造数据

# 可视化数据
plt.plot(data)  #plot是绘制折线
Out[21]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0xc35eb10>]
plt.show()

plt.figure(figsize=(15, 6))  # 控制画布大小
plt.plot(np.random.randn(100))
plt.show()

①散点图：

plt.scatter(x, y, s,c,marker)  # s，c，marker有默认值

* x 横轴的数据

* y 纵轴的数据

* s点的大小，标量或数组 →标量：同时所有点的大小（颜色）

* c点的颜色，标量或数组→数组：为每一个点设置不同的大小（颜色）

* marker点的样式

②柱状图：

plt.bar(x,xheight,color)

* x柱子的横坐标

*height 柱子的高度（数据）

*color柱子的颜色

注意：绘制多组柱状图时，需要设置不同的横坐标，防止重叠

x1 = [1,3,5,7,9]
data1=[5,2,7,8,2]
plt.bar(x1,data,color=‘r‘)
x2 = np.array(x1)+1  # 设置不同的横坐标防止覆盖
plt.bar(x2, np.array(data1)+2, color=‘g‘)
plt.show()

要求在同一个画布上绘制A同学和B同学的成绩，设置画布的大小为10*5，柱子的宽度为0.5，绘制图例，A同学的柱子颜色用红色表示，B同学柱子的颜色用蓝色表示，x轴标签是year，y轴标签为score。



plt.figure(figsize=(10,5))



year=["2016","2017","2018","2019"]



x_A=[1,3,5,7]



score_A = [40,50,59,60]



w =0.5



plt.bar(x_A,score_A,(1)=w,label="A")



 



x_B=np.array(x_A)+w



score_B = [50,70,80,90]



plt.bar(x_B,(2),width=w,(3)="B")



plt.xlabel("year")



plt.(4)("score")



plt.legend()



plt.xticks(x_B-0.25,year)



plt.show()

填空(1)： 正确答案 width
填空(2)： 正确答案 score_B
填空(3)： 正确答案 label
填空(4)： 正确答案 ylabel

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③直方图：

形式类似于柱状图

* 通过将数据组合在一起来显示分布，比如：显示各年龄段的数据个数plt.hist(x, bins, rwidth)

* x 数据•rwidth柱子宽度比例，默认为1

* bins 分组的个数或分组边界，如4或[20, 30, 40, 50, 60]

*除了最后一组，其余组的右边界是开放的[20, 30), [30, 40), [40, 50), [50, 60]