《Python数据分析与展示》-pyplot学习笔记05

                                                                                  pyplot的基础图标函数


pyplot的基础图标函数

函数 说明
plt.plot(x,y,fmt,…) 绘制一个坐标图
plt.boxplot(data,notch,position) 绘制一个箱形图
plt.bar(left,height,width,bottom) 绘制一个条形图
plt.barh(width,bottom,left,height) 绘制一个横向条形图
plt.polar(theta, r) 绘制极坐标图
plt.pie(data, explode) 绘制饼图
plt.psd(x,NFFT=256,pad_to,Fs) 绘制功率谱密度图
plt.specgram(x,NFFT=256,pad_to,F) 绘制谱图
plt.cohere(x,y,NFFT=256,Fs) 绘制X‐Y的相关性函数
plt.scatter(x,y) 绘制散点图,其中,x和y长度相同
plt.step(x,y,where) 绘制步阶图
plt.hist(x,bins,normed) 绘制直方图
plt.contour(X,Y,Z,N) 绘制等值图
plt.vlines() 绘制垂直图
plt.stem(x,y,linefmt,markerfmt) 绘制柴火图
plt.plot_date() 绘制数据日期

 

pyplot饼图的绘制

实例1:

import matplotlib.gridspec as gridspec
import matplotlib.pyplot as plt

labels='Frogs','Hogs','Dogs','Logs'
sizes=[15,30,45,10]
explode=(0,0.1,0,0)
plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,autopct='%1.1f%%',
        shadow=False,startangle=90)
plt.show()

 《Python数据分析与展示》-pyplot学习笔记05_第1张图片

实例2:

import matplotlib.gridspec as gridspec
import matplotlib.pyplot as plt

labels='Frogs','Hogs','Dogs','Logs'
sizes=[15,30,45,10]
explode=(0,0.1,0,0)
plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,autopct='%1.1f%%',
        shadow=False,startangle=90)
plt.axis('equal')
plt.show()

《Python数据分析与展示》-pyplot学习笔记05_第2张图片

 

pyplot直方图的绘制

实例1:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(0)
mu,sigma=100,20
a=np.random.normal(mu,sigma,size=100)

plt.hist(a,20,normed=1,histtype='stepfilled',facecolor='b',alpha=0.75)
plt.title('Histogram')

plt.show()

《Python数据分析与展示》-pyplot学习笔记05_第3张图片

实例2:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(0)
mu,sigma=100,20
a=np.random.normal(mu,sigma,size=100)

plt.hist(a,40,normed=1,histtype='stepfilled',facecolor='b',alpha=0.75)
plt.title('Histogram')

plt.show()

《Python数据分析与展示》-pyplot学习笔记05_第4张图片

 

pyplot极坐标图的绘制

面向对象绘制极坐标

实例1:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

N=20
theta=np.linspace(0.0,2*np.pi,N,endpoint=False)
radii=10*np.random.rand(N)
width=np.pi/4*np.random.rand(N)

ax=plt.subplot(111,projection='polar')
bars=ax.bar(theta,radii,width=width,bottom=0.0)

for r,bar in zip(radii,bars):
    bar.set_facecolor(plt.cm.viridis(r/10.))
    bar.set_alpha(0.5)

plt.show()

《Python数据分析与展示》-pyplot学习笔记05_第5张图片

实例2:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

N=10
theta=np.linspace(0.0,2*np.pi,N,endpoint=False)
radii=10*np.random.rand(N)
width=np.pi/2*np.random.rand(N)

ax=plt.subplot(111,projection='polar')
bars=ax.bar(theta,radii,width=width,bottom=0.0)

for r,bar in zip(radii,bars):
    bar.set_facecolor(plt.cm.viridis(r/10.))
    bar.set_alpha(0.5)

plt.show()

《Python数据分析与展示》-pyplot学习笔记05_第6张图片

 

pyplot散点图的绘制

实例:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig,ax=plt.subplots()
ax.plot(10*np.random.randn(100),10*np.random.randn(100),'o')
ax.set_title('Simple Scatter')
plt.show()

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