• python中的matplotlib的一些基础用法


     1 #绘制折线图或者散点图plot
     2 import matplotlib.pyplot as pyl
     3 import numpy as npy
     4 x = [1,2,3,4,8]
     5 y = [5,7,2,1,5]
     6 #pyl.plot(x,y)#plot(x轴数据,y轴数据,展现形式)
     7 #pyl.show()
     8 # pyl.plot(x,y,"o")#加o为散点图
     9 # pyl.show()
    10 """
    11 c -- cyan --青色
    12 r -- red -- 红色
    13 m -- magente -- 品红
    14 g -- green -- 绿色
    15 b -- blue -- 蓝色
    16 y -- yellow -- 红色
    17 k -- blank -- 黑色
    18 w -- white -- 白色
    19 """
    20 #线条样式
    21 """
    22  -    直线
    23  --   虚线
    24  -.-.  形式
    25  :     细小虚线
    26 """
    27 # pyl.plot(x,y,":y")
    28 # pyl.show()
    29 
    30 #点的样式
    31 """
    32 s -- 方形
    33 h -- 六角形
    34 H -- 六角形
    35 * -- 心形
    36 + -- 加号
    37 x -- x形
    38 d -- 菱形
    39 D -- 菱形
    40 p -- 五角形
    41 """
    42 # pyl.plot(x,y,"Hy")
    43 # pyl.show()
    44 # pyl.plot(x,y)
    45 # x2 = [1,3,6,8,10,13,16]
    46 # y2 = [1,6,6,14,22,14,15]
    47 # pyl.plot(x2,y2)
    48 # pyl.title("show")#加名称
    49 # pyl.xlabel("ages")#加X轴的标签
    50 # pyl.ylabel("temp")#加Y轴的标签
    51 # pyl.xlim(0,25)#x轴的范围
    52 # pyl.ylim(0,20)#y轴的范围
    53 # pyl.show()
    54 
    55 """
    56 我们不管是设置线条的样式,还是点的样式,还是它们的颜色。都是添加第三个参数,且三个参数是在一起,第一和第二
    57 参数都是x轴和y轴坐标用的方法是pyl.plot()。用xlabel和ylabel方法添加x轴和y轴的标签,用xlim和ylim方法来限定x轴和
    58 y轴的范围。
    59 """
    60 #随机数的生成
    61 # data = npy.random.random_integers(1,20,10)#(最小值,最大值,最大值)生成整数
    62 # print(data)
    63 # data2 = npy.random.normal(5.0,2.0,10)#(均数,西格玛,个数)生成正太分布的数
    64 # print(data2)
     1 #直方图hist
     2 import matplotlib.pyplot as pyl
     3 import numpy as npy
     4 data3 = npy.random.normal(10.0,1.0,10000)
     5 # pyl.hist(data3)
     6 # pyl.show()
     7 data4 = npy.random.random_integers(1,25,1000)
     8 #pyl.hist(data4)
     9 sty = npy.arange(2,19,5)#类似与range函数,5表示宽度为5,就是条形图的宽度,从2到19
    10 # pyl.hist(data4,sty,histt ype="stepfilled")
    11 # pyl.show()
    12 pyl.subplot(2,2,1)#行,列,当前区域
    13 x1 = [1,2,3,4,5]
    14 y1 = [5,3,5,23,5]
    15 pyl.plot(x1,y1)#代码写在相应的区域的下面,即可打印出对应的图形
    16 
    17 pyl.subplot(2,2,2)
    18 x2 = [5,2,3,8,6]
    19 y2 = [7,3,5,4,2]
    20 pyl.plot(x2,y2)
    21 
    22 pyl.subplot(2,1,2)
    23 x3 = [5,6,7,10,19,20,29]
    24 y3 = [6,3,5,21,14,15,8]
    25 pyl.plot(x3,y3)
    26 
    27 pyl.show()

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/tianqianlan/p/9989571.html
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