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Python绘制图表【matplotlib】

时间:2019-02-23 15:58:15      阅读:267      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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matplotlib
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库
它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形

通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,
便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等

官方文档

[官方中文文档]((https://www.matplotlib.org.cn/)


安装

pip install matplotlib

绘制常见图表

折线图

import random

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager

# 创建测试数据
x_time = list(range(20))
y_temp =[random.randint(20,30) for i in x_time]

# 设置图片大小
#plt.figure(figsize=(5, 5))

# 根据生成数据制图
plt.plot(x_time,y_temp)

# 利用字体ttc文件生成字体对象,默认不支持中文,显示中文需要指定字体
myfont = font_manager.FontProperties(fname=‘/usr/share/fonts/cjkuni-uming/uming.ttc‘)

# 指定标题
plt.title(‘20日温度变化图‘,fontproperties=myfont)

# 指定x轴和y轴标签
plt.xlabel(‘时间‘,fontproperties=myfont)
plt.ylabel(‘温度‘,fontproperties=myfont)

# 设置x和y坐标轴刻度和刻度标签,并指定字体和旋转角度
plt.xticks(ticks=x_time,labels=[‘%s日‘%i for i in x_time],fontproperties=myfont,rotation=30)
plt.yticks(range(min(y_temp),max(y_temp)+1))

# 保存至文件
plt.savefig(‘doc/折线图.jpg‘)

技术图片


散点图

import random

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager

# 利用字体ttc文件生成字体对象
myfont = font_manager.FontProperties(fname=‘/usr/share/fonts/cjkuni-uming/uming.ttc‘)

# 创建测试数据
x_time = list(range(20))
y_temp =[random.randint(20,30) for i in x_time]
y_temp2 =[random.randint(20,30) for i in x_time]
# 设置图片大小
plt.figure(figsize=(5, 5))

# 设置标题
plt.title(‘温度变化散点图‘,fontproperties=myfont)

# 设置x轴y轴标签
plt.xlabel("时间", fontproperties=myfont)
plt.ylabel("温度", fontproperties=myfont)

# 设置坐标轴刻度和标签
plt.xticks(ticks=x_time,labels=[‘%s日‘%i for i in x_time],fontproperties=myfont,rotation=30)
plt.yticks(range(min(y_temp),max(y_temp)+1))

# 根据数据生成散点图
plt.scatter(x_time,y_temp,label=‘测试散点图1‘,color=‘g‘)
plt.scatter(x_time,y_temp2,label=‘测试散点图2‘,color=‘r‘)

# 设置图例,指定字体和位置
plt.legend(prop=myfont, loc="upper left")

# 设置网格,指定透明度
plt.grid(alpha=0.5)

# 保存至文件
plt.savefig(‘doc/散点图.jpg‘)

# 执行时显示
# plt.show()

技术图片


条形图

import random

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager

# 利用字体ttc文件生成字体对象
myfont = font_manager.FontProperties(fname=‘/usr/share/fonts/cjkuni-uming/uming.ttc‘)

# 创建测试数据
x_time = list(range(20))
y_temp =[random.randint(20,30) for i in x_time]
y_temp2 =[random.randint(20,30) for i in x_time]

# 设置图片大小
plt.figure(figsize=(5, 5))

# 设置标题
plt.title(‘温度变化条形图‘,fontproperties=myfont)

# 设置x轴y轴标签
plt.xlabel("时间", fontproperties=myfont)
plt.ylabel("温度", fontproperties=myfont)

# 设置坐标轴刻度和标签
plt.xticks(ticks=x_time,labels=[‘%s日‘%i for i in x_time],fontproperties=myfont,rotation=30)
plt.yticks(range(min(y_temp),max(y_temp)+1))

# 根据数据生成条形图,设置图例标签,颜色,宽度(默认为1个单位宽度)
plt.bar([i+0.25 for i in x_time],y_temp,label=‘测试散点图1‘,color=‘b‘,width=0.5)
plt.bar([i-0.25 for i in x_time],y_temp2,label=‘测试散点图2‘,color=‘r‘,width=0.5)

# 设置图例,指定字体和位置
plt.legend(prop=myfont, loc="upper left")

# 设置网格,指定透明度
plt.grid(alpha=0.5)

# 保存至文件
plt.savefig(‘doc/条形图.jpg‘)

技术图片

直方图

import random

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager

# 利用字体ttc文件生成字体对象
myfont = font_manager.FontProperties(fname=‘/usr/share/fonts/cjkuni-uming/uming.ttc‘)

# 创建测试数据
x_time = list(range(20))
y_temp =[random.randint(20,30) for i in x_time]

# 组距
distance = 1

# 组数
num = (max(y_temp)-min(y_temp))//distance

# 设置标题
plt.title(‘温度变化直方图‘,fontproperties=myfont)

# 设置x轴y轴标签
plt.xlabel("温度", fontproperties=myfont)
plt.ylabel("频数", fontproperties=myfont)

# 设置坐标轴刻度和标签
plt.xticks(list(range(min(y_temp),max(y_temp)+1)))

# 生成直方图
plt.hist(y_temp,num)

# 设置网格,指定线条风格和透明度
plt.grid(linestyle=‘-.‘,alpha=0.5)

# 保存至文件
plt.savefig(‘doc/直方图.jpg‘)

# 执行时显示
# plt.show()

技术图片


饼状图

import random

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager

# 利用字体ttc文件生成字体对象
myfont = font_manager.FontProperties(fname=‘/usr/share/fonts/cjkuni-uming/uming.ttc‘)

# 创建测试数据
x_time = list(range(20))
y_temp =[random.randint(20,30) for i in x_time]

# 标题
plt.title(‘温度变化饼状图‘,fontproperties=myfont)

# 生成饼状图,数据,数据标签
plt.pie(y_temp,labels=[‘%s-%s‘%(i[0],i[1]) for i in zip(x_time,y_temp)])

# 保存至文件
plt.savefig(‘doc/饼状图.jpg‘)

技术图片

Python绘制图表【matplotlib】

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原文地址:https://blog.51cto.com/13992211/2353865

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