1、折线图：
# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 18-12-11 下午3:42 # @Author : Felix Wang from matplotlib import pyplot as plt """ figure图形图标的意思，在这里指的就是我们画的图 通过实例化一个figure并且传递参数，能够在后台自动使用该figure实例 在图像模糊的时候可以传入dpi参数，让图片更加清晰 """ fig = plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) x = range(2, 26, 2) y = [15, 13, 14, 5, 17, 20, 25, 26, 26, 24, 22, 18] plt.plot(x, y) # 绘图 # 设置x轴的刻度 _xtick_labels = [i / 2 for i in range(4, 49)] plt.xticks(_xtick_labels) # 内部参数为列表 # 设置y轴的刻度 plt.yticks(range(min(y), max(y) + 1)) plt.savefig('sig.svg') # 保存图片，可以保存png等好几种类型 plt.show()
# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 18-12-11 下午4:05 # @Author : Felix Wang import random from matplotlib import ( pyplot as plt, font_manager, ) # 设置字体 my_font = font_manager.FontProperties(fname='/home/felix/.local/share/fonts/SIMHEI.TTF') x = range(0, 120) y = [random.randint(20, 35) for i in range(120)] plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) # 设置图像大小 plt.plot(x, y) _xtick_labels = ['10点{}分'.format(i) for i in range(60)] _xtick_labels += ['11点{}分'.format(i) for i in range(60)] plt.xticks(list(x)[::3], _xtick_labels, fontproperties=my_font, rotation=45) # 两个参数的时候一一对应显示后面的字符串 plt.yticks(range(10, 50)) # 添加描述信息 plt.xlabel('时间',fontproperties=my_font) plt.ylabel('温度 单位(t)',fontproperties=my_font) plt.title('10点到12点每分钟的气温变化情况',fontproperties=my_font) plt.show()
# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 18-12-11 下午4:37 # @Author : Felix Wang # 官方文档地址：https://matplotlib.org/gallery/index.html import random from matplotlib import ( pyplot as plt, font_manager, ) # 设置字体 my_font = font_manager.FontProperties(fname='/home/felix/.local/share/fonts/SIMHEI.TTF') y2 = [random.randint(0, 3) for i in range(20)] y = [random.randint(0, 3) for i in range(20)] x = range(11, 31) # 设置图形大小 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) # 画图,可以自定义线的分割 plt.plot(x, y, label='自己', color='orange', linestyle=':', linewidth=5) # 在同一张图画图1,color参数为颜色 plt.plot(x, y2, label='同桌', color='cyan', linestyle='--', alpha=0.8, linewidth=20) # 在同一张图话图2 # 设置x轴刻度 plt.xticks(x, ['{}岁'.format(i) for i in x], fontproperties=my_font) # 添加描述信息 plt.xlabel('年龄', fontproperties=my_font) plt.ylabel('所交女朋友的个数', fontproperties=my_font) plt.title('11岁到30岁所交女朋友个数统计表', fontproperties=my_font) # 绘制网格 plt.grid(alpha=0.4) # alpha表示透明度 # 添加图例 plt.legend(prop=my_font, loc='upper left') # 添加图例的时候显示中文用prop,loc表示图例的位置 plt.show()
2、散点图
# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 18-12-11 下午8:15 # @Author : Felix Wang import random from matplotlib import ( pyplot as plt, font_manager, ) # 设置字体 my_font = font_manager.FontProperties(fname='/home/felix/.local/share/fonts/SIMHEI.TTF') y_3 = [random.randint(8, 15) for i in range(31)] y_10 = [random.randint(10, 25) for j in range(31)] x_3 = range(1, 32) x_10 = range(51, 82) # 设置图形大小 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) # 使用scatter绘制散点图 plt.scatter(x_3, y_3, label="3月份") plt.scatter(x_10, y_10, label='10月份') # 调整x轴的刻度 _x = list(x_3) + list(x_10) _xtick_labels = ['3月{}日'.format(i) for i in x_3] _xtick_labels += ['10月{}日'.format(i - 50) for i in x_10] plt.xticks(_x[::3], _xtick_labels[::3], fontproperties=my_font, rotation=45) # 添加图例 plt.legend(prop=my_font, loc='upper left') # 添加描述信息 plt.xlabel('时间', fontproperties=my_font) plt.ylabel('温度 单位(t)', fontproperties=my_font) plt.title('3月份和10月份的温度变化散点图', fontproperties=my_font) plt.show()
3、条形图
# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 18-12-11 下午8:48 # @Author : Felix Wang import random from matplotlib import ( pyplot as plt, font_manager, ) # 设置字体 my_font = font_manager.FontProperties(fname='/home/felix/.local/share/fonts/SIMHEI.TTF') a = ['电影{}'.format(i) for i in range(30)] # 电影名称 b = [random.randint(10, 50) for i in range(30)] # 电影票房 # 设置图形大小 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) # 绘制条形图 plt.bar(range(len(a)), b, width=0.3) # 设置字符串到x轴 plt.xticks(range(len(a)), a, fontproperties=my_font, rotation=45) # x轴对应 plt.savefig('电影统计.png') plt.show()
# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 18-12-11 下午8:48 # @Author : Felix Wang # 绘制横着的条形图 import random from matplotlib import ( pyplot as plt, font_manager, ) # 设置字体 my_font = font_manager.FontProperties(fname='/home/felix/.local/share/fonts/SIMHEI.TTF') a = ['电影{}'.format(i) for i in range(30)] # 电影名称 b = [random.randint(10, 50) for i in range(30)] # 电影票房 # 设置图形大小 plt.figure(figsize=(8, 20), dpi=80) # 绘制横着的条形图 plt.barh(range(len(a)), b, height=0.3, color='orange') # 设置字符串到x轴 plt.yticks(range(len(a)), a, fontproperties=my_font) # x轴对应 # 添加网格 plt.grid(alpha=0.3) plt.savefig('电影统计.png') plt.show()
# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 18-12-11 下午9:06 # @Author : Felix Wang from matplotlib import ( pyplot as plt, font_manager, ) # 设置字体 my_font = font_manager.FontProperties(fname='/home/felix/.local/share/fonts/SIMHEI.TTF') a = ['猩球崛起', '敦刻尔克', '蜘蛛侠', '战狼2'] b_16 = [15746, 312, 4497, 319] b_15 = [12357, 156, 2045, 168] b_14 = [2358, 399, 2357, 362] bar_width = 0.1 x_14 = list(range(len(a))) x_15 = [i + bar_width for i in x_14] x_16 = [i + bar_width for i in x_15] plt.figure(dpi=80) plt.barh(x_14, b_14, color='red', height=bar_width, label='9月14日') plt.barh(x_15, b_15, color='yellow', height=bar_width, label='9月15日') plt.barh(x_16, b_16, color='blue', height=bar_width, label='9月16日') plt.yticks(x_15, a, fontproperties=my_font) plt.legend(prop=my_font) # 标签 plt.show()
4、直方图
# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 18-12-11 下午9:41 # @Author : Felix Wang import random from matplotlib import ( pyplot as plt, font_manager, ) # 一般来说能够使用直方图的都是那些没有统计过的数据 # 设置字体 my_font = font_manager.FontProperties(fname='/home/felix/.local/share/fonts/SIMHEI.TTF') a = [random.randint(10, 100) for i in range(100)] # 直方图组数计算方式：将数据分组，当数据在100个以内时，按数据多少常分5-12组 # 组距：指每个小组的两个端点的距离 # 组数：极差/组距 d = 5 # 组距 num_bins = (max(a) - min(a)) // d # 注意组距一定要被numbins整除，否则会不均匀 print(num_bins) plt.hist(a, num_bins) # 设置x轴的刻度 plt.xticks(range(min(a), max(a) + d, d)) # 显示网格 plt.grid() plt.show()
# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 18-12-11 下午10:15 # @Author : Felix Wang import random from matplotlib import ( pyplot as plt, font_manager, ) # 直方图应用场景 # 1、用户的年龄分布状态 # 2、一段时间内用户的点击次数的分布状态 # 3、用户活跃时间分布状态 # 绘制不同刻度的x轴的直方图 interval = [0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 60, 90] width = [5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 15, 30, 60] quantity = [random.randint(500, 9000) for i in range(len(interval))] plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) plt.bar(range(len(quantity)), quantity, width=1) # 设置x轴的刻度 _x = [i - 0.5 for i in range(len(quantity) + 1)] _xtick_labels = interval + [150] plt.xticks(_x, _xtick_labels) plt.grid() plt.show()
5、归纳
