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一、导入需要的模块
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import scipy.stats as stats
二、画基本图形
1、plot画图
y=np.random.randn(100) plt.plot(y,‘b-‘) plt.xlabel(‘x‘) plt.ylabel(‘y‘) plt.title(u‘title‘) plt.show()
可选参数如下所示：
也可以通过更改参数来改变画图效果
x=np.cumsum(np.random.rand(100)) plt.plot(y,label=‘line label‘,color=‘r‘,linestyle=‘-‘,marker=‘o‘) plt.show()
可选的参数有
2、scatter画图，使用两个相同大小的一维数组产生。
例如：数据服从正态分布，相关系数是0.5
z=np.random.randn(100,2) z[:,1]=0.5*z[:,0]+np.sqrt(0.5)*z[:,1] x=z[:,0]; y=z[:,1]; plt.scatter(x,y); plt.show()
参数也是可以修改的例如：
z=np.random.randn(100,2) z[:,1]=0.5*z[:,0]+np.sqrt(0.5)*z[:,1] x=z[:,0]; y=z[:,1]; plt.scatter(x,y,marker=‘s‘,c=‘r‘); plt.show()
3、画条形图bar,需要两个一位数组，第一个是横坐标，每个条形图的开始位置；纵坐标是条形图的高度
y=np.random.rand(5); x=np.arange(5); plt.bar(x,y) plt.show()
修改他的显示属性,可以使用一个颜色数组来指定每个条形图的颜色。
y=np.random.rand(5);
x=np.arange(5);
colors=[‘#FF0000‘,‘#FFFF00‘,‘#00FF00‘,‘#00FFFF‘,‘#0000FF‘]
plt.bar(x,y,width=0.5,color=colors,edgecolor=‘#000000‘,linewidth=5)
plt.show()
4、pie图表，使用一个一维数组来表示，不要求累加和是1，可以使人以大小的正数。
x=np.arange(1,8); labels=[‘label1‘,‘label2‘,‘label3‘,‘label4‘,‘label5‘,‘label6‘,‘label7‘] plt.pie(x,labels=labels) plt.show()
5、直方图hist，需要一个数组，bins参数表示将数据分成几组，默认是10组。
x=np.random.randn(2000); plt.hist(x,bins=30); plt.show()
如果想要生成累计直方图需要使参数cumulative为true
x=np.random.randn(1000);
plt.hist(x,bins=20,cumulative=True);
plt.show()
6、在同一个图上画出多张图表，需要首先使用figure()函数生成一个画板，画子图时需要使用sp=add_subplot(m,n,p)来表示子图。m表示行，n表示列，p表示第几个图。
返回的是子图的句柄用于设置一些参数。最后要想显示出来需要使用draw()函数，将这些子图画在画板上，然后用show()函数显示出来。
fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(2, 2, 1) y = np.random.randn(100) plt.plot(y); ax.set_title(‘1‘) y = np.random.rand(5) x = np.arange(5) ax = fig.add_subplot(2, 2, 2) plt.bar(x, y) ax.set_title(‘2‘); y = np.random.rand(5) y = y / np.sum(y) y[y < .05] = .05 ax = fig.add_subplot(2, 2, 3) plt.pie(y) ax.set_title(‘3‘) plt.draw() plt.show()
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原文地址：http://www.cnblogs.com/zhaopengcheng/p/5406326.html
