• 30 Python的matplotlib模块


    概述

            在上一节,我们介绍了Python的pandas模块,包括:Series、DataFrame、数据读取和写入等内容。在这一节,我们将介绍Python的matplotlib模块。matplotlib模块是一个Python的2D绘图库,可以实现各种类型的图形绘制,包括:线图、柱状图、饼图、散点图等。matplotlib支持各种格式的输出,比如:PNG、SVG、PDF等,可以很方便地将图形输出到文件或在屏幕上显示。

            在Python中使用matplotlib模块,需要先安装matplotlib库。可以通过pip命令进行安装:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib。安装完成后,就可以在Python脚本中导入matplotlib模块,并使用其函数和方法了。

    线图

            在下面的示例代码中,我们首先引入了Matplotlib的pyplot模块,并定义了x、y两个列表。然后,使用plt.plot(x, y)函数绘制了一条线。最后,通过plt.show()函数显示图形。

    1. import matplotlib.pyplot as plt
    2. x = [1, 3, 5, 7, 9]
    3. y = [1, 9, 25, 49, 81]
    4. plt.plot(x, y)
    5. plt.show()

            执行上面的示例代码后,其输出如下。

            除了基本的绘图函数,Matplotlib还提供了许多参数设置功能,可以自定义图形的各种属性,比如:颜色、线型、刻度、标签等。下面的示例代码绘制了一条黄色的线,并设置了X轴和Y轴的标签。

    1. import matplotlib.pyplot as plt
    2. x = [1, 3, 5, 7, 9]
    3. y = [1, 9, 25, 49, 81]
    4. plt.plot(x, y, color = 'yellow')
    5. plt.xlabel('X Axis')
    6. plt.ylabel('Y Axis')
    7. plt.show()

            执行上面的示例代码后,其输出如下。

            

    柱状图

            在下面的示例代码中,我们使用plt.bar()函数绘制了一个简单的柱状图,并传入了标签和相应的数值,图形中的每个柱子都对应一个标签和一个数值。

    1. import matplotlib.pyplot as plt
    2. labels = ['C', 'S', 'D', 'N']
    3. values = [36, 50, 22, 65]
    4. plt.bar(labels, values)
    5. plt.show()

            执行上面的示例代码后,其输出如下。

    饼图

            在下面的示例代码中,我们使用plt.pie()函数绘制了一个简单的饼图,并传入了标签和相应的数值。plt.pie()函数有如下几个参数,分别进行介绍。

            sizes:表示每个部分的大小,它将自动根据这些大小生成饼图。

            labels:表示每个部分的标签。

            autopct:用于显示每个部分的百分比,格式由参数值决定。在本例中,它显示的是百分比的小数形式,保留两位小数。

    1. import matplotlib.pyplot as plt
    2. labels = ['C', 'S', 'D', 'N']
    3. values = [36, 50, 22, 65]
    4. # 保留两位小数
    5. plt.pie(values, labels = labels, autopct = '%1.2f%%')
    6. # 确保饼图是圆的(即x轴和y轴的比例相同)
    7. plt.axis('equal')
    8. plt.show()

            执行上面的示例代码后,其输出如下。

    散点图

            在下面的示例代码中,我们使用plt.scatter(x, y)函数创建了散点图。该函数接受两个参数:x和y坐标列表。然后,我们使用plt.title()、plt.xlabel()、plt.ylabel()函数为散点图添加了标题和轴标签。

    1. import matplotlib.pyplot as plt
    2. import numpy as np
    3. # 生成一些随机数据
    4. x = np.random.rand(30)
    5. y = np.random.rand(30)
    6. # 创建散点图
    7. plt.scatter(x, y)
    8. # 添加标题和轴标签
    9. plt.title('Scatter Plot Demo')
    10. plt.xlabel('X-Axis')
    11. plt.ylabel('Y-Axis')
    12. plt.show()

            执行上面的示例代码后,其输出如下。

    添加文本及矩形

            对于定制化需求,Matplotlib模块提供了大量的参数和API供用户自定义图形。比如:可以设置图形的标题、标签、颜色、线型、刻度等属性,也可以添加文本、散点、矩形等图形元素。

            在下面的示例代码中,我们首先使用plt.text函数添加了文本。然后,使用plt.Rectangle函数来创建一个矩形对象,并使用ax.add_patch函数将它添加到图形上。矩形的位置和大小由它的四个参数决定:左下角的x和y坐标、矩形的宽度和高度。另外,我们还可以设置矩形的颜色和线宽。最后,我们设置x和y轴的限制,以便全部的矩形都能被显示出来。

    1. import matplotlib.pyplot as plt
    2. x = [1, 3, 5, 7, 9]
    3. y = [1, 9, 25, 49, 81]
    4. plt.plot(x, y)
    5. # 添加文本
    6. plt.text(5, 36, 'CSDN', fontsize = 12)
    7. # 添加矩形
    8. fig, ax = plt.subplots()
    9. rect = plt.Rectangle((3, 3), 6, 9, fill = True, edgecolor = 'red', linewidth = 2)
    10. ax.add_patch(rect)
    11. # 设置x和y轴的限制,以便显示全部的矩形
    12. ax.set_xlim(0, 15)
    13. ax.set_ylim(0, 15)
    14. plt.show()

            执行上面的示例代码后,其输出如下。

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