概览：matplotlib绘图操作。

导包

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#jupyter中的一个魔法指令
%matplotlib inline

线性图 - plot()

x = np.linspace(-np.pi,np.pi,num=10)
y = 2*x + 0.123

plt.plot(x,y)

在一个坐标系中绘制多条曲线

plt.plot(x,y,x+1,y-1) # 直接放多对曲线

或者

plt.plot(x,y)
plt.plot(x**2,y**0.5)

设置图例

plt.plot(x,y,label='temp')
plt.plot(x+2,y-1,label='dist')
plt.legend(loc=9,ncol=1)

图片保存

#step1
fig = plt.figure() 
#step2:绘图
plt.plot(x,y,label='temp')
plt.plot(x+2,y-1,label='dist')
plt.legend(loc=9,ncol=1)
#step3：保存
fig.savefig('./123.png')

其他

• plt.figure(figsize=(5,5)) #设置坐标系的比例

柱状图 - bar()

参数：第一个参数是索引。第二个参数是数据值。第三个参数是条形的宽度

x = [1,2,3,4,5]
height = [2,4,6,8,10]
plt.bar(x,height)

直方图 - hist()

• 是一个特殊的柱状图，又叫做密度图

• plt.hist()的参数

  • bins
    可以是一个bin数量的整数值，也可以是表示bin的一个序列。默认值为10。即每张图柱子的个数。
  • normed
    如果值为True，直方图的值将进行归一化处理，形成概率密度，默认值为False
  • color
    指定直方图的颜色。可以是单一颜色值或颜色的序列。如果指定了多个数据集合,例如DataFrame对象，颜色序列将会设置为相同的顺序。如果未指定，将会使用一个默认的线条颜色
  • orientation
    通过设置orientation为horizontal创建水平直方图。默认值为vertical

x = [1,1,1,2,3,4,5,5,5,6,7,8,8]
plt.hist(x,bins=15)

饼图 - pie()

# 1
arr=[11,22,31,15]
plt.pie(arr)

# 2
arr=[0.2,0.3,0.1]
plt.pie(arr)

# 3
arr=[11,22,31,15]
plt.pie(arr,labels=['a','b','c','d'])

# 4
arr=[11,22,31,15]
plt.pie(arr,labels=['a','b','c','d'],labeldistance=0.3)

# 5
arr=[11,22,31,15]
plt.pie(arr,labels=['a','b','c','d'],labeldistance=0.3,autopct='%.6f%%')

# 6
arr=[11,22,31,15]
plt.pie(arr,labels=['a','b','c','d'],labeldistance=0.3,shadow=True,explode=[0.2,0.3,0.2,0.4])

散点图 - scatter()

xx = np.random.random(size=(30,))
yy = np.random.random(size=(30,))
plt.scatter(xx,yy)