matplotlib示例

plt.plot 内只有一个列表示例


import matplotlib.pyplot as plt
lst = [4.53,1.94,4.75,0.43,2.02,1.22,2.13,2.77]
plt.plot(lst)
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

plt.title("使用一行列表进行绘制折线图")
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

x = range(0,8)
y1 = [4.53,1.74,4.55,0.03,2.12,1.22,2.43,2.77]
y2 = [2.38, 4.23,1.49,2.75,3.73,4.90,0.13,1.29]
plt.plot(x,y1,'b-1',x,y2,'m:o')
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
plt.title("绘制两个折线图示例")
plt.show()

设置显示样式

plt.plot(x,y1,'b-1',x,y2,'m:o')

设置中文标签

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
with open("haidian.csv","r",encoding = 'utf-8') as f:
    data = np.loadtxt(f,str,delimiter = ',')
x = data[:,1][::10]
y = data[:,4][::10]
plt.plot(x,y,'g-o')
plt.xlabel("时间",fontproperties = 'SimHei')
plt.ylabel("温度",fontproperties = 'SimHei')
plt.title("海淀地区20日温度趋势图",fontproperties = 'FangSong',fontsize = 20)
plt.xticks(rotation=90) 
# x 轴旋转角度
plt.show()

 

设置 x y 标签时,指定使用的字体
fontproperties = 'SimHei'

plt.xlabel("时间",fontproperties = 'SimHei')
plt.ylabel("温度",fontproperties = 'SimHei')

打开 csv 文件时,使用 np.loadtxt 进行读取
先使用 with open 打开文件,然后使用 np.loadtxt 进行读取
np.loadtxt(f,str,delimiter = ',')
提取过来的数据时 numpy.str_类型,使用时可以使用str进行转换

with open("haidian.csv","r",encoding = 'utf-8') as f:
    data = np.loadtxt(f,str,delimiter = ',')

直方图 hist 参数

data:必选参数，绘图数据
bins:直方图的长条形数目，可选项，默认为10
normed:是否将得到的直方图向量归一化，可选项
默认为0，代表不归一化，显示频数
normed=1 表示归一化，显示频率
facecolor:长条形的颜色
edgecolor:长条形边框的颜色
alpha:透明度

一张图显示两个直方图示例

from matplotlib import pyplot as plt 
x =  [5,8,10] 
y =  [12,16,6] 
x2 =  [6,9,11] 
y2 =  [6,15,7] 
plt.bar(x, y, align =  'center',label = 'x') 
plt.bar(x2, y2, color =  'g', align =  'center',label = 'x2') 
plt.title('直方图图示') 
plt.ylabel('Y轴') 
plt.xlabel('X轴') 
plt.legend()
plt.show()

使用 plt.subplot(2,1) 绘制子图

通过子图设置标签

ax[0].hist(avg_wd,bins = 15,alpha=0.7)
ax[0].set(title=u"时间和温度的关系图",ylabel=u"温度") # 设置标题

ax[1].hist(avg_sd,bins = 15,alpha=0.7)
ax[1].set_title('时间和湿度的关系图')
ax[1].set(title=u"14-28日烟台时间和湿度的关系图",ylabel=u"湿度") # 设置标题

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2020-06-05