matplotlib

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参考书籍：Python语言程序设计基础+第2版本

图1

1.前言：

对于数据可视化的python库，matplotlib画廊可以直接制作各种图标。

图1为matplotlib库：

matplotlib是python优秀的2D绘图库，可以完成大部分的绘图需求，同时其可定制性也很强，可内嵌在tkinter等各种GUI框架里。

官方网站：https://matplotlib.org/users/index.html

官方教程：https://matplotlib.org/tutorials/index.html

官方例子：https://matplotlib.org/gallery/index.html

2.最简单的画廊：

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

Plot(x,y)  #创建画布

Plot.show()

画布安静的功能介绍：

• 1.主页:修改图片后，按下主页直接回复成开始的样子。
• 2.上一个视图：改变位置，跳到上一个位置。
• 3.下一个视图：…
• 4.移动查看：我们可以以拖动的方式，来查看未显示的部分。
• 5.方法查看
• 6.窗体设置：调整显示区域在窗体的显示位置
• 7.保存save.

plt.scatter()散点图

1.散点图的基础知识：就是点点点点点点……图

语法：plt.scatter(x, y, s, c ,marker, alpha)

x,y: x轴与y轴的数据

s: 点的面积

c: 点的颜色

marker: 点的形状（标记）

alpha: 透明度（eng meaning:开端、最初）

备注：scatter英文翻译（来自有道词典）: v. 撒播；散开；散布；驱散；散布于……上；散射（电磁辐射或粒子）；（棒球）有效投（球）

n. 零星散布的东西；离差；散射

2.代码例子：

 1 import numpy as np
 2 
 3 import matplotlib.pyplot as plt
 4 
 5  
 6 
 7 # 身高与体重的数据
 8 
 9 height = [161, 170, 182, 175, 173, 165]
10 
11 weight = [50, 58, 80, 70, 69, 55]
12 
13  
14 
15 # 散点图
16 
17 plt.scatter(height, weight)
18 
19 plt.ylabel("height")
20 
21 plt.xlabel("weight")
22 
23  
24 
25 # 展示图标
26 
27 plt.show()

View Code

3.相关性在此不做赘述：

正（y=x+np.random.randn(N)）、负（y=-x+ np.random.randn(N)*0.5）、不相关(np.random.randn(N)= np.random.randn(N))

4. 实战项目以一股票的分析

 1 #Code：
 2 
 3 import numpy as np
 4 
 5 import matplotlib.pyplot as plt
 6 
 7  
 8 
 9 # 1.数据
10 
11 open_data, close_data = np.loadtxt("000001.csv", delimiter=‘,‘, skiprows=1, usecols=(1, 4), unpack=True)  #rows行，cols列
12 
13 change_data = close_data - open_data
14 
15 #前一天的数据
16 
17 yesterday = change_data[:-1]
18 
19 #后一条的数据
20 
21 today = change_data[1:]
22 
23  
24 
25 # 散点图 s （面积）  c （颜色） marker （标记） alpha(透明度)
26 
27 plt.scatter(yesterday, today, s=500, c="r", marker="^", alpha=0.5)
28 
29  
30 
31 #展示图
32 
33 plt.show()

View Code

plt.plot()折线图：
plot（）函数就是常见的点对点连成线。无非就是线性和非线性的。

常见语法：Plot（x,y）

备注：缺省x的情况下，x的默认值是：range(len(y))。

还可以给它添加：

颜色（各种颜色首字母：青色cyan,黑色k(blue已经用了b),平红magenta），

线形(实现-，  虚线--，  虚点线-.，  点线.,  空类型’ ’：不显示线)，

点的样式（点.和圆）

三角点

三叉点（奔驰点）：‘1’表示下三叉点；2上；3左；4，右。

多边形：

• 正方形square：s；
• 五角点pentagon：p;
• 星形点：*；
• 六边形1 hexagon：h
• 六边形2： H

其他形状点：

• 加号点：+
• 称号点：X
• 实心菱形点：D
• 横线点:_
• 竖线点：|

默认为一条蓝色实线。

补充：

color="green" 指定颜色为绿色

linestyle="dashed" 指定线形为dashed类型；dashed虚线

marker="o" 指定标记类型为o点

markerfacecolor="blue"指定标记的颜色为蓝色

markersize=20 指定标记的大小为20

plt.bar()与plt.barh条形图

plt.bai语法：

(x, height, width=0.8, bottom=None, \*, align=‘center‘, data=None, \*\*kwargs)

（X（输入），条高(输入)，条宽，条起始位置，条中心位置，条色，边色，边宽，下标签…）

参考解释：官网说明

orientation默认是vertical（垂直）

用bar()画水平条形图：需要把：orientation="horizontal"，然后把x与y的数据交换，再添加bottom=x,即可。

备注：

# 绘图        x= 起始位置， bottom= 水平条的底部(左侧), y轴， height 水平条的宽度， width 水平条的长度

p1 = plt.bar(x=0, bottom=y, height=0.5, width=x, orientation="horizontal")

pyplot.barh语法：水平条

使用barh（）时，bottom改为left，然后宽变高，高变宽。

(y, width, height=0.8, left=None, \*, align=‘center‘, \*\*kwargs)

(y（输出，就是y轴）,width(水平条的长度，就是原来的输入),height:水平条宽度,left:条形图左侧的起始位置（默认是0），align,)

bar:

(x, height, width=0.8, bottom=None, \*, align=‘center‘, data=None, \*\*kwargs)

（X（输入），条高(输入)，条宽，条起始位置，条中心位置，条色，边色，边宽，下标签…）

# 绘图 y= y轴， left= 水平条的底部， height 水平条的宽度， width 水平条的长度

p1 = plt.barh(y, left=0, height=0.5, width=x)

添加图例于数据标签的条形图

1．先可选属性里添加label=“”，标签；再使用plt.lengd()

2．对于数据的标签，可以使用任意方向的标签来备注，再由x,y数据来确定坐标。

3．Tick_label=str,用来显示自定义坐标轴。

 1 code解释：
 2 
 3     默认的是竖值条形图
 4 
 5 import numpy as np  #导入numpy库
 6 
 7 import matplotlib.pyplot as plt
 8 
 9 import matplotlib
10 
11  
12 
13 # 将全局的字体设置为黑体
14 
15 matplotlib.rcParams[‘font.family‘] = ‘SimHei‘
16 
17  
18 
19 # 数据
20 
21 N = 5
22 
23 y = [20, 10, 30, 25, 15]
24 
25 x = np.arange(N)
26 
27 # 添加地名坐标
28 
29 str1 = ("北京", "上海", "武汉", "深圳", "重庆")
30 
31  
32 
33 # 绘图 x x轴， height 高度, 默认：color="blue", width=0.8
34 
35 p1 = plt.bar(x, height=y, width=0.5, label="城市指标", tick_label=str1)
36 
37  
38 
39 # 添加数据标签
40 
41 for a, b in zip(x, y):
42 
43     plt.text(a, b + 0.05, ‘%.0f‘ % b, ha=‘center‘, va=‘bottom‘, fontsize=10)
44 
45  
46 
47 # 添加图例
48 
49 plt.legend()
50 
51  
52 
53 # 展示图形
54 
55 plt.show()

View Code

plt.pie()饼状图

plt.pie(x, labels= )

语法：matplotlib.pyplot.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=None, radius=None, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=(0, 0), frame=False, rotatelabels=False, \*, data=None)

解释：官网说明

 未完待续....

matplotlib

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原文地址：https://www.cnblogs.com/BBS2013/p/12775397.html