python绘制三维曲线图_Python数据可视化之matplotlib

一、常用模块导入

import numpy as np

import matplotlib

import matplotlib.mlab as mlab

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.font_manager as fm

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

二、解决显示异常问题

中文乱码

myfont = fm.FontProperties(fname="字体文件路径")

负号显示为方块

matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False

三、折线图

生成数据

x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True) # 从-π到π 等间隔取256个点

y_cos, y_sin = np.cos(x), np.sin(x) # 对应x的cos与sin值

初始化画布

plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=80) # figsize定义画布大小，dpi定义画布分辨率

plt.title("简单折线图", fontproperties=myfont) # 设定标题，中文需要指定字体

plt.grid(True) # 是否显示网格

设置坐标轴

# 设置X轴

plt.xlabel("X轴", fontproperties=myfont) # 轴标签

plt.xlim(-4.0, 4.0) # 轴范围

plt.xticks(np.linspace(-4, 4, 9, endpoint=True)) # 轴刻度

# 设置Y轴

plt.ylabel("Y轴", fontproperties=myfont)

plt.ylim(-1.0, 1.0)

plt.yticks(np.linspace(-1, 1, 9, endpoint=True))

绘制数据

线类型有几种："g+-", "r*-", "b.-", "yo-"，第一个字代表颜色，第二个字符代表节点样式，第三个字符代表连线样式

plt.plot(x, y_cos, "b--", linewidth=2.0, label="cos示例") # 前两个参数是坐标值，第三个参数为线类型，linewidth为线宽，label为图例文字

plt.plot(x, y_sin, "g-", linewidth=2.0, label="sin示例")

设置图例

plt.legend(loc="upper left", prop=myfont, shadow=True) # loc可以是upper、lower和left, right, center的组合

图形显示

plt.show()

面积图

plt.fill_between(x, -1, y_sin, where=True, color="blue", alpha=0.25)

plt.show()

三维折线图

# 生成测试数据

x = np.linspace(0, 1, 1000)

y = np.linspace(0, 1, 1000)

z = np.sin(x * 2 * np.pi) / (y + 0.1)

# 生成画布(两种形式)

fig = plt.figure()

ax = fig.gca(projection="3d", title="plot title")

# ax = fig.add_subplot(111, projection="3d", title="plot title")

# 画三维折线图

ax.plot(x, y, z, color="red", linestyle="-")

# 设置坐标轴图标

ax.set_xlabel("X Label")

ax.set_ylabel("Y Label")

ax.set_zlabel("Z Label")

# 图形显示

plt.show()

四、柱状图

生成数据

# 生成测试数据

means_men = np.array((20, 35, 30, 35, 27))

means_women = np.array((25, 32, 34, 20, 25))

初始化画布

plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=80) # figsize定义画布大小，dpi定义画布分辨率

plt.title("简单柱状图", fontproperties=myfont) # 设定标题，中文需要指定字体

plt.grid(True) # 是否显示网格

设置坐标轴

index = np.arange(len(means_men)) [0,1,2,3,4]

bar_height = 0.35 # 柱宽度

plt.xlim(0, 45) # 轴范围

plt.xlabel("Scores") # 轴标签

plt.ylabel("Group")

plt.yticks(index + (bar_height / 2), ("A", "B", "C", "D", "E")) # 轴刻度

绘制数据

# 绘制横向柱状图

plt.barh(index, means_men, height=bar_height, alpha=0.2, color="b", label="Men")

plt.barh(index + bar_height, means_women, height=bar_height, alpha=0.8, color="r", label="Women")

设置图例

plt.legend(loc="upper right", shadow=True)

显示数据值

for i, v in zip(index, means_men):

plt.text(v + 0.3, i, v, ha="left", va="center")

for i, v in zip(index, means_women):

plt.text(v + 0.3, i + bar_height, v, ha="left", va="center")

图形显示

plt.show()

竖向柱形图

设置坐标轴，x与y对调

index = np.arange(len(means_men)) [0,1,2,3,4]

bar_height = 0.35 # 柱宽度

plt.ylim(0, 45)

plt.ylabel("Scores")

plt.xlabel("Group")

plt.xticks(index + (bar_height / 2), ("A", "B", "C", "D", "E"))

绘制数据

# 绘制竖向柱状图

plt.bar(index-bar_height/2, means_men, width=bar_height, alpha=0.4, color="b", label="Men")

plt.bar(index+bar_height/2, means_women, width=bar_height, alpha=0.4, color="r", label="Women")

图形显示

plt.show()

堆叠柱状图

# 生成测试数据

data = np.array([

[1, 4, 2, 5, 2],

[2, 1, 1, 3, 6],

[5, 3, 6, 4, 1]

])

# 设置标题

plt.title("层次柱状图", fontproperties=myfont)

# 设置相关参数

index = np.arange(len(data[0]))

color_index = ["r", "g", "b"]

# 声明底部位置

bottom = np.array([0, 0, 0, 0, 0])

# 依次画图,并更新底部位置

for i in range(len(data)):

plt.bar(index, data[i], width=0.5, color=color_index[i], bottom=bottom, alpha=0.7, label="标签 %d" % i)

bottom += data[i]

# 设置图例位置

plt.legend(loc="upper left", prop=myfont, shadow=True)

# 图形显示

plt.show()

直方图

# 生成测试数据

mu, sigma = 100, 15

x = mu + sigma * np.random.randn(10000)

# 设置标题

plt.title("直方图", fontproperties=myfont)

# 画直方图, 并返回相关结果

n, bins, patches = plt.hist(x, bins=50, density=1, cumulative=False, color="green", alpha=0.6, label="直方图")

# # 根据直方图返回的结果, 画折线图

y = mlab.normpdf(bins, mu, sigma)

plt.plot(bins, y, "r--", label="线条")

# 设置图例位置

plt.legend(loc="upper left", prop=myfont, shadow=True)

# 图形显示

plt.show()

三维柱形图

# 生成测试数据(位置数据)

xpos = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

ypos = [2, 3, 4, 5, 1, 6, 2, 1, 7, 2]

zpos = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

# 生成测试数据(柱形参数)

dx = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

dy = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

dz = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 生成画布(两种形式)

fig = plt.figure()

ax = fig.gca(projection="3d", title="plot title")

# 设置坐标轴图标

ax.set_xlabel("X Label")

ax.set_ylabel("Y Label")

ax.set_zlabel("Z Label")

# 画三维柱状图

ax.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx, dy, dz, alpha=0.5)

# 图形显示

plt.show()

五、饼状图

生成数据

# 生成测试数据

sizes = [15, 30, 45, 10] # 数值

labels = ["Frogs", "中文", "Dogs", "Logs"] # 标签

colors = ["yellowgreen", "gold", "lightskyblue", "lightcoral"] # 颜色

初始化画布

plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=80) # figsize定义画布大小，dpi定义画布分辨率

plt.title("简单饼状图", fontproperties=myfont) # 设定标题，中文需要指定字体

设置扇区偏离值

explode = [0, 0.05, 0, 0]

绘制数据

patches, l_text, p_text = plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors, autopct="%1.1f%%", shadow=True, startangle=90) # autopct设置显示百分比的格式，startangle设置图像转动方向

for text in l_text:

text.set_fontproperties(myfont) # 设置字体，避免中文乱码

图形显示

plt.show()

六、散点图

生成数据

N = 1000

x = np.random.randn(N)

y = x + np.random.randn(N)*0.5

初始化画布

plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=80) # figsize定义画布大小，dpi定义画布分辨率

plt.title("简单散点图", fontproperties=myfont) # 设定标题，中文需要指定字体

绘制数据

plt.scatter(x, y, s=5, c="red", marker="o") # s表示点的大小，c表示点的颜色，marker表示点的形状

图形显示

plt.show()

三维散点图

# 生成测试数据

x = np.random.random(100)

y = np.random.random(100)

z = np.random.random(100)

color = np.random.random(100)

scale = np.random.random(100) * 100

# 生成画布(两种形式)

fig = plt.figure()

fig.suptitle("三维散点图", fontproperties=myfont)

ax = fig.add_subplot(111, projection="3d")

# 设置坐标轴图标

ax.set_xlabel("X Label")

ax.set_ylabel("Y Label")

ax.set_zlabel("Z Label")

# 设置坐标轴范围

ax.set_xlim(0, 1)

ax.set_ylim(0, 1)

ax.set_zlim(0, 1)

# 画三维散点图

ax.scatter(x, y, z, s=scale, c=color, marker=".")

# 图形显示

plt.show()

七、雷达图

生成数据

labels = np.array(["A组", "B组", "C组", "D组", "E组", "F组"])

data = np.array([68, 83, 90, 77, 89, 73])

theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(data), endpoint=False) # 每个维度的角度值

初始化画布

plt.subplot(111, polar=True) # 3个数字，前两位表示把画布分为几行几列，后一位表示花在哪个位置上

plt.title("雷达图", fontproperties=myfont)

设置坐标轴

plt.ylim(0, 100) # 轴范围

绘制数据

plt.thetagrids(theta * (180 / np.pi), labels=labels, fontproperties=myfont)

图形显示

plt.show()

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