plot画图多个变量python_Python可视化库Matplotlib绘图⼊门
matplotlib中subplot
详解
Matplotlib是Python的绘图库，其中的pyplot包封装了很多画图的函数。
Matplotlib.pyplot 包含⼀系列类似 MATLAB 中绘图函数的相关函数。每个 Matplotlib.pyplot 中的函数会对当前的图像进⾏⼀些修改，例如：产⽣新的图像，在图像中产⽣新的绘图区域，在绘图区域中画线，给绘图加上标记，等等…… Matplotlib.pyplot 会⾃动记住当前的图像和绘图区域，因此这些函数会直接作⽤在当前的图像上。
绘制线图  plt.plot() 函数可以⽤来绘制线型图：
1 基本⽤法 指定x和y
plt.plot(x,y)
默认参数，x 为 0~N-1
plt.plot(y)
因此，在上⾯的例⼦中，我们没有给定 x 的值，所以其默认值为 [0,1,2,3]。 分别传⼊ x 和 y：
2字符参数 和 MATLAB 中类似，我们还可以⽤字符来指定绘图的格式。 表⽰颜⾊的字符参数有：  表⽰类型的字符参数有：  例如我们要画出红⾊圆点：
可以看出，有两个点在图像的边缘，因此，我们需要改变轴的显⽰范围。3显⽰范围
与 MATLAB 类似，这⾥可以使⽤ axis 函数指定坐标轴显⽰的范围：
plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])
4传⼊Numpy参数 之前我们传给 plot 的参数都是列表，事实上，向 plot 中传⼊ numpy 数组是更常⽤的做法。事实上，如果传⼊的是列
表，matplotlib 会在内部 将它转化成数组 再进⾏处理： 5⼦图figure() 函数会产⽣⼀个指定编号为 num 的图：
plt.figure(num)
这⾥，figure(1) 其实是可以省略的，因为默认情况下 plt 会⾃动产⽣⼀幅图像。 使⽤ subplot 可以在⼀副图中⽣成多个⼦图，其参数为：
plt.subplot(numrows, numcols, fignum)
当 numrows * numcols < 10 时，中间的逗号可以省略，因此 plt.subplot(211) 就相当于 plt.subplot(2,1,1)。
绘制柱状图  柱状图(bar chart)，是⼀种以长⽅形的长度为变量的表达图形的统计报告图，由⼀系列⾼度不等的纵向条纹表⽰数据分布的情况，⽤来⽐较两个或以上的价值(不同时间或者不同条件)，只有⼀个变量， 通常利⽤于较⼩的数据集分析 。柱状图亦可横向排列，或⽤多维⽅式表达。
绘制每个国家或地区的电影数量的柱状图：
绘制散点图
⽤两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。
散点图将序列显⽰为⼀组点。值由点在图表中的位置表⽰。类别由图表中的不同标记表⽰。散点图通常⽤于⽐较跨类别的聚合数据。根据电影时长和电影评分绘制散点图：
绘制饼图  饼图英⽂学名为Sector Graph, 有名Pie Graph。常⽤于统计学模块。2D饼图为圆形，⼿画时，常⽤圆规作图。 仅排列在⼯作表的⼀列或⼀⾏中的数据可以绘制到饼图中。饼图显⽰⼀个数据系列中各项的⼤⼩与各项总和的⽐例， 数据点 显⽰为整个饼图的百分⽐。 函数原型:
pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6,    shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=None, radius=None)
参数: x (每⼀块)的⽐例，如果sum(x) > 1会使⽤sum(x)归⼀化 labels (每⼀块)饼图外侧显⽰的说明⽂字 explode (每⼀块)离开中⼼距离startangle 起始绘制⾓度，默认图是从x轴正⽅向逆时针画起，如设定=90则从y轴正⽅向画起 shadow表⽰是否阴影 labeldistance label绘制位置，相对于半径的⽐例, 如<1则绘制在饼图内侧 autopct 控制饼图内百分⽐设置，可以使⽤format字符串或者format function '%1.1f'指⼩数点前后位数(没有⽤空格补齐) pctdistance 类似于labeldistance，指定autopct的位置刻度 radius 控制饼图半径 返回值: 如果没有设置autopct，返回(patches, texts)
如果设置autopct，返回(patches, texts, autotexts)
根据电影的长度绘制饼图：

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