python3——matplotlib绘图2
7、使用scatter()绘制散点图或气泡图
8、使用boxplot()绘制箱形图
9、使用polar()绘制雷达图
7、使用scatter()绘制散点图或气泡图
实例7：汽车速度与制动距离的关系
def scatter():
y = [0.5, 2.0, 4.4, 7.9, 12.3,
17.7, 24.1, 31.5, 39.9, 49.2,
59.5, 70.8, 83.1, 96.4, 110.7,
126.0, 142.2, 159.4, 177.6, 196.8]
#x = np.linspace(1, len(y), len(y)) # np.linspace(start,stop,num)
#x = np.arange(1, len(y) + 1)
x = list(range(10,210,10))
plt.figure()
plt.title('汽车速度与制动距离的关系')
plt.scatter(x,y)
plt.show()
8、使用boxplot()绘制箱形图
案例8：全国2017年和2018年发电总量
# 箱形图boxplot()
def boxplot():
y1 = np.array([5200, 5254.5, 5283.4, 5107.8, 5443.3, 5550.6,
6400.2, 6404.9, 5483.1, 5330.2, 5543, 6199.9])
y2 = np.array([4605.2, 4710.3, 5168.9, 4767.2, 4947, 5203,
6047.4, 5945.5, 5219.6, 5038.1, 5196.3, 5698.6])
plt.figure(figsize=(10, 5)) # 设置画布的尺寸
plt.title('全国2017年和2018年发电总量', fontsize=20) # 标题，并设定字号大小
labels = '2017', '2018' # 图例
box = plt.boxplot([y1, y2], labels=labels,meanline=True,widths=0.5,patch_artist=True, vert=False) # grid=False：代表不显示背景中的网格线
colors = ['lightgreen', 'tan', 'pink','cyan', 'lightblue']
for patch, color in zip(box['boxes'], colors):
patch.set_facecolor(color)
plt.show() # 显示图像
9、使用polar()绘制雷达图
案例9：霍兰德职业兴趣测试
def polar():
dim_num = 6
data = np.array([[0.40, 0.32, 0.35, 0.30, 0.30, 0.88],
[0.85, 0.35, 0.30, 0.40, 0.40, 0.30],
[0.43, 0.89, 0.30, 0.28, 0.22, 0.30],
[0.30, 0.25, 0.48, 0.85, 0.45, 0.40],
[0.20, 0.38, 0.87, 0.45, 0.32, 0.28],
[0.34, 0.31, 0.38, 0.40, 0.92, 0.28]])
# 构建角度和值 生成等差元组
angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, dim_num, endpoint=False)
# 数组拼接
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))
data = np.concatenate((data, [data[0]]))
# 维度标签
radar_labels = ['研究型(I)', '艺术型(A)', '社会型(S)',
'企业型(E)', '传统型(C)', '现实型(R)']
radar_labels = np.concatenate((radar_labels, [radar_labels[0]]))
# 绘制雷达图
plt.polar(angles, data)
plt.legend(["用户1", "用户2","用户3","用户4","用户5","用户6"], loc='best')
# 设置极坐标的标签
plt.thetagrids(angles * 180 / np.pi, labels=radar_labels)
# 填充多边形，设置透明度为 0.25
plt.fill(angles, data, alpha=0.25)
plt.title('霍兰德职业兴趣测试')
plt.show()