python绘制简单直⽅图-Python数据分析：统计函数绘制简单
图形
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以下⽂章来源于机器学习算法与⾃然语⾔处理 ，作者冯夏冲
importmatplotlib as mplimportmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as np%matplotlib inline%config
InlineBackend.figure_format = 'svg'
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1 函数bar ⽤于绘制柱状图
#some simple data
x = [1,2,3,4,5,6,7,8]
y= [3,1,4,5,8,9,7,2]#create bar
plt.bar(x,y,align='center',color="c",tick_label=["q","a","c","e","r","j","b","p"])#label
plt.xlabel("箱⼦编号")
plt.ylabel("箱⼦重量（kg）")
plt.show()
2 函数barh ⽤于绘制条形图
#some simple data
x = [1,2,3,4,5,6,7,8]
y= [3,1,4,5,8,9,7,2]#create bar
plt.barh(x,y,align='center',color="c",tick_label=["q","a","c","e","r","j","b","p"],hatch="/")#label plt.xlabel("箱⼦编号")
plt.ylabel("箱⼦重量（kg）")
plt.show()
3 函数hist ⽤于绘制直⽅图
直⽅图与柱状图的区别
#set test scores
boxWeight = np.random.randint(0,10,100)
x= boxWeight #对该数据集进⾏统计
#plot histogram
bins = range(0,11,1) #设置连续的边界值，即直⽅图的分布区间[0,1],[1,2]......
plt.hist(x, bins=bins, histtype="bar", rwidth=1, alpha=0.6)#label
plt.xlabel("箱⼦重量（kg）")
plt.ylabel("销售数量（个）")
plt.show()
4 函数pie ⽤于绘制饼图
kinds = "简易箱","保温箱","⾏李箱","密封箱"colors= "#e41a1c", "#377eb8", "#4daf4a", "#984ea3"soldsNums=
[0.05,0.45,0.15,0.35]#pie chart
plt.pie(soldsNums,labels=kinds,autopct="%3.1f%%", startangle=60, colors=colors)
plt.title("不同类型个箱⼦的销售数量占⽐")
plt.show()
5 函数polor ⽤于绘制极线图
极线图是在极坐标系上绘出的⼀种图。在极坐标系中，要确定⼀个点，需要指明这个点距原点的⾓度和半径。将这些点连在⼀起，就构成了极线图。
barSlices = 12theta= np.linspace(0.0, 2*np.pi, barSlices, endpoint=False)
r= 30*np.random.rand(barSlices)#theta ⾓度 r 距离原点的距离 mfc点的颜⾊ ms点的⼤⼩
plt.polar(theta, r, color="chartreuse", linewidth=2, marker="*",mfc="b",ms=10)
plt.show()
6 函数scatter ⽤于绘制⽓泡图
⼆维数据借助⽓泡⼤⼩展⽰三维数据
a = np.random.randn(100)
b= np.random.randn(100)#s 散点标记的⼤⼩ c 散点标记的颜⾊ cmap 讲浮点数映射为颜⾊的映射表
plt.scatter(a, b, s=np.power(10*a+20*b,2),c=np.random.rand(100),RdYlBu,marker="o") plt.show()
7 函数stem ⽤于绘制棉棒图
x = np.linspace(0.5, 2*np.pi,20)
y= np.random.randn(20)#y棉棒长度 linefmt棉棒样式 markerfmt棉棒末端样式 basefmt基线样式
plt.stem(x,y,linefmt="-.",markerfmt="o",basefmt="-", use_line_collection=True)
plt.show()
8 函数boxplot ⽤于绘制箱线图
箱线图是⼀个能够通过5个数字来描述数据的分布的标准⽅式，这5个数字包括：最⼩值，第⼀分位，中位数，第三分位数，最⼤值，箱线图能够明确的展⽰离点的信息。箱⼦的中间⼀条线，是数据的中位数，代表了样本数据的平均⽔平。箱⼦的上下限，分别是数据的上四分位数和下四分位数。这意味着箱⼦包含了50%的数据。
linspace函数pythonx = np.random.randn(1000)
plt.boxplot(x)
plt.ylabel("随机数值")
plt.title("随机数⽣成器抗⼲扰能⼒的稳定性")
plt.show()
9 函数errorbar ⽤于绘制误差棒图
x= np.linspace(0.1,0.6,6)
p(x)#yerr y轴⽅向误差 xerr x轴⽅向误差
plt.xlim(0,0.7)

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