机器学习中画图(matplotlib)的使用方法

matplotlib的几种图形函数使用：

柱状图bar，饼图pie，直方图hist，散点图scatter，以及折线图，下面的是一些简单的使用：

绘制柱状图

索引为：张三、李四、王五、小明、小红
高度为：100，300，200，500，400
柱状图标题为：学生分数
纵坐标别名为：学生得分
横坐标别名为：学生姓名

• 柱状图

• from matplotlib import pyplot as plt
  import matplotlib

  #指定默认字体
  matplotlib.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’]

  plt.bar(range(5),[100,200,300,400,500],color=‘blue’,alpha=0.6) # 高度 alpha 透明度
  plt.xticks(range(5),[‘张三’,‘李四’,‘王五’,‘小明’,‘小红’],) # 索引

  plt.xlabel(‘学生姓名’) # 横坐标的标签
  plt.ylabel(‘学生得分’) # 纵坐标的标签
  plt.title(‘学生分数’) # 标题

绘制饼图

参数有A,B,C,D四个省
他们所拥有的人口数分别为：50，40，60，30
饼图标题为：人口比例
饼图内要显示出每个省所占的人口比例

• from matplotlib import pyplot as plt
  import matplotlib

  指定默认字体
  matplotlib.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’]
  labels = [‘A’,‘B’,‘C’,‘D’]
  plt.pie([50,40,60,30],labels=labels,autopct=’%1.1f%%’)
  plt.title(‘人口比例’)

绘制直方图

数据有：100，200，200，300，150，100
标题为：身高统计
横坐标别名为：身高
纵坐标别名为：人数

• from matplotlib import pyplot as plt
  import matplotlib
  #指定默认字体
  matplotlib.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’]

• heights = [100,200,200,300,150,100]
  plt.hist(heights,color=‘yellow’,alpha=0.6)
  plt.title(‘身高统计’)
  plt.xlabel(‘身高’) # 横坐标的标签
  plt.ylabel(‘人数’) # 纵坐标的标签

绘制散点图

用random模块获取两组数据，分别代表横纵坐标。一组数据里有50个数，
用随机种子的方法固定住random模块获取得到的数据
并将散点图里的符号变为’*’

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(10) # 随机种子,生成的随机种子不会改变

heights=[]
weights=[]
heights.append(np.random.randint(150,185,size=50))
weights.append(np.random.randint(50,100,size=50))
plt.scatter(heights,weights,marker=’*’)

绘制折线图

横坐标参数有[4,3,7,2]
纵坐标参数有[12,43,23,11]

• plt.xticks(range(5),[4,3,7,2]) # 更换横坐标的

  plt.ylabel(range(5),[12,43,23,11]) # 纵坐标的标签

  plt.plot([12,43,23,11]) # 加上线

  plt.show()