python画直⽅图代码-Python绘制直⽅图及⼦图的⽅法分析
（代码⽰例）
本篇⽂章给⼤家带来的内容是关于Python绘制直⽅图及⼦图的⽅法分析（代码⽰例），有⼀定的参考价值，有需要的朋友可以参考⼀下，希望对你有所帮助。
1、直⽅图的绘制也需要⽤到matplotlib下的pylab，只不过在绘制折线图时我们采⽤的是plot()，⽽绘制直⽅图时我们需要采⽤hist()。由于在绘制过程中缺少真实数据，我在这⾥采⽤al(a,b,c)⽣成的随机数绘制直⽅图，a为平均值，b为标准差，c为⽣成数据的个数。利⽤np.arange(a,b,c)确定直⽅图x轴的范围及间距，a为最⼩值，b为最⼤值，c为间距。⽤plt.hist(a,b)绘制，a为数据，b为直⽅图的特性，可有可⽆。import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
da = al(5.0, 0.5, 3000)
dis = np.arange(3.5, 5, 0.1)
plt.hist(da, dis)
plt.show()
2、绘制⼦图时，我们需要先将空间分为若⼲份，这时需要采⽤命令plt.subplot(a,b,c)，其中a表⽰⾏，b表⽰列，c表⽰从第⼀⾏开始从左向右数到c的当前区域。例如，如果想要在第⼀⾏绘制三个⼦图，第⼆⾏绘制⼀个⼦图，需要采⽤以下代码import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
plt.subplot(2, 3, 1)
plt.subplot(2, 3, 2)
plt.subplot(2, 3, 3)
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.show()
3.区域拆分结束后我们该怎样在每个区域内绘制相应的图像呢？我们在前⾯⽤代码将区域拆分为了四部分，如果我们想在某个区域内绘图，只需将绘图代码写在那⼀部分的代码下即可import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
plt.subplot(2, 3, 1) #下⾯的语句绘制第⼀个⼦图
x1 = [1, 3, 5, 7, 9, 11]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10, 12]
plt.plot(x1, y1, 'c')
plt.subplot(2, 3, 2) #下⾯的语句绘制第⼆个⼦图
x2 = [3, 5, 6, 7, 9, 13, 20]
y2 = [1, 6, 2, 3, 5, 7, 11]
plt.plot(x2, y2, 'ob')
plt.subplot(2, 3, 3) #下⾯的语句绘制第三个⼦图
x3 = [2, 5, 7, 8, 10, 11]
y3 = [3, 5, 4, 1, 15, 10]
plt.plot(x3, y3, '-.')
plt.plot(x3, y3, 's')
plt.subplot(2, 1, 2) #下⾯的语句绘制第四个⼦图
da = al(5.0, 0.5, 3000)
dis = np.arange(3.5, 5, 0.1)
python新手代码及作用
plt.hist(da, dis)
plt.show()
以上就是Python绘制直⽅图及⼦图的⽅法分析（代码⽰例）的详细内容，更多请关注php中⽂⽹其它相关⽂章！本⽂转载于：segmentfault，如有侵犯，请联系a@php删除

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