Python matplotlib可视化绘图详解
作者：抢我糖还想跑
这篇文章主要介绍了Python matplotlib绘图可视化知识点整理(小结),小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
一、绘制线性图形
执行如下代码
import matplotlib.pyplot as plt
dataX=[1,2,3,4]
dataY=[2,4,4,2]
plt.plot(dataX,dataY)
plt.title("Draw straight line")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.show()
上述语句绘制了一条直线，形状由x和y坐标值决定，运行该程序得到如下结果
二、绘制柱状图形
执行如下代码
import matplotlib.pyplot as plt
dataX=[0,1,2,3,4,5]
dataY=[1,2,3,2,4,3]
plt.bar(dataX,dataY)
plt.title("Draw Histogram")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.show()
上述语句绘制了6个柱状图，用函数plt.bar实现，运行该程序得到如下结果
柱状图也可以用numpy绘制，执行如下代码
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.arange(10) y=np.random.randint(0,20,10) plt.bar(x,y) plt.show()
使用函数random()绘制了区域中随机出现的柱状图，y=np.random.randint(0,20,10)中，参数20表示柱状图高度，10表示柱状图个数，运行结果如下图
三、绘制直方图
执行如下代码
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np mean,sigma=0,1 x=mean + sigma *np.random.randn(10000) plt.hist(x,50,histtype='bar',facecolor='red',alpha=0.75) plt.show()
上述语句绘制了概率分布直方图，参数mean=0代表均值是0，sigma=1代表标准差是1，运行该程序得到如下结果
四、绘制散点图
执行如下代码
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.random.rand(100) y=np.random.rand(100) plt.scatter(x,y) plt.show()
上述语句绘制了散点图，np.random.rand(100)代表随机出现的点数，一共有100个点，运行该程序得到如下结果
五、绘制极坐标
执行如下代码
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np theta=np.arange(0,2*np.pi,0.02) ax1=plt.subplot(121,projection='polar') ax1.plot(theta,theta/6,'--',lw=2) plt.show()
上述语句绘制极坐标图，这种图多用在企业的可视化数据模型的比较上，使用polar函数实现，theta代表数学上的平面角度，运行该程序得到如下结果
六、绘制饼图
执行如下代码
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.title("Pie")
labels='Math','Computer','Music','Art'
sizes=[45,30,15,10]
explode=(0,0.0,0,0)
counterclock=False
plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,autopct='%1.1f%%',shadow=False,startangle=90)
plt.show()
上述语句绘制饼图，运行该程序得到如下结果
如果想将某一部分突显出来，可以使用语句 explode=(0,0.0,0,0)中的0改成1，比如explode=(0,0.1,0,0)得到下图
总结
本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注脚本之家的更多内容！