⽤python绘制图形的实验总结_使⽤Python绘制图表⼤全总结在使⽤Python绘制图表前，我们需要先安装两个库⽂件numpy和matplotlib。
Numpy是Python开源的数值计算扩展，可⽤来存储和处理⼤型矩阵，⽐Python⾃⾝数据结构要⾼效；matplotlib是⼀个Python的图像框架，使⽤其绘制出来的图形效果和MATLAB下绘制的图形类似。
下⾯我通过⼀些简单的代码介绍如何使⽤ Python绘图。
⼀、图形绘制
直⽅图
孙侨潞老公是谁
importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
极限竞速地平线5mu=100
sigma=20
x=mu+sigma*np.random.randn(20000)# 样本数量
plt.hist(x,bins=100,color='green',normed=True)# bins显⽰有⼏个直⽅,normed是否对数据进⾏标准化
plt.show()
条形图
importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
y=[20,10,30,25,15]
index=np.arange(5)
plt.bar(left=index,height=y,color='green',width=0.5)
plt.show()
折线图
importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
x=np.linspace(-10,10,100)
y=x**3
plt.plot(x,y,linestyle='--',color='green',marker='
plt.show()
散点图
importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
x=np.random.randn(1000)
y=x+np.random.randn(1000)*0.5
plt.scatter(x,y,s=5,marker='
plt.show()
饼状图
importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
labels='A','B','C','D'
fracs=[15,30,45,10]
plt.axes(aspect=1)#使x y轴⽐例相同
explode=[0,0.05,0,0]# 突出某⼀部分区域
plt.pie(x=fracs,labels=labels,autopct='%.0f%%',explode=explode)#autopct显⽰百分⽐
plt.show()
箱形图
主要⽤于显⽰数据的分散情况。图形分为上边缘、上四分位数、中位数、下四分位数、下边缘。外⾯的点时异常值importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
np.random.seed(100)
data=al(size=(1000,4),loc=0,scale=1)
labels=['A','B','C','D']
plt.boxplot(data,labels=labels)
plt.show()
⼆、图像的调整
1、23种点形状
"."point","pixel"o"circle"v"triangle_down
"^"triangle_up""triangle_right"1"tri_down
"2"tri_up"3"tri_left"4"tri_right"8"octagon
"s"square"p"pentagon"*"star"h"hexagon1"H"hexagon2
python代码画图案"+"plus"x"x"D"diamond"d"thin_diamond
2、8种?冉??涎丈?乃跣?/p>
b:blueg:greenr:redc:cyan
m:magentay:yellowk:blackw:white
3、4种线性
- 实线 --虚线 -.点划线 ：点线
4、⼀张图上绘制⼦图
importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
x=np.arange(1,100)
plt.subplot(221)#2⾏2列第1个图
plt.plot(x,x)
plt.subplot(222)
plt.plot(x,-x)
plt.subplot(223)
plt.plot(x,x*x)
plt.subplot(224)
plt.plot(x,np.log(x))
plt.show()
java多线程设计模式pdf5、⽣成⽹格
double取值范围
importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
y=np.arange(1,5)
plt.plot(y,y*2)
plt.show()
6、⽣成图例
importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
x=np.arange(1,11,1)
plt.plot(x,x*2)
plt.plot(x,x*3)
plt.plot(x,x*4)
plt.legend(['Normal','Fast','Faster'])
plt.show()scanner这个类怎么用
以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持脚本之家。

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