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Python数据可视化之matplotlib实践 源码 第一篇 入门 第三章

时间:2020-05-14 19:25:53      阅读:66      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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图3.1

技术图片

 

技术图片
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

mpl.rcParams[font.sans-serif]=[SimHei]
mpl.rcParams[axes.unicode_minus]=False 


x=[1,2,3,4,5]
y=[6,10,4,5,1]

plt.grid(True, axis=y,ls=:,color=r,alpha=0.3)

plt.bar(x,y,align=center, color=b, tick_label=[A,B,C,D,E],
        alpha=0.6, edgecolor="black")

plt.xlabel(测试难度)
plt.ylabel(试卷份数)

plt.show()
View Code

 

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图3.2

技术图片

 

技术图片
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

mpl.rcParams[font.sans-serif]=[SimHei]
mpl.rcParams[axes.unicode_minus]=False 


x=[1,2,3,4,5]
y=[6,10,4,5,1]

plt.grid(True, axis=x,ls=:,color=r,alpha=0.3)

plt.barh(x,y,align=center, color=c, tick_label=[A,B,C,D,E],
        alpha=0.6, edgecolor="black")

plt.ylabel(测试难度)
plt.xlabel(试卷份数)

plt.show()
View Code

 

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图 3.3

技术图片

技术图片
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

mpl.rcParams[font.sans-serif]=[SimHei]
mpl.rcParams[axes.unicode_minus]=False 

x=[1,2,3,4,5]
y=[6,10,4,5,1]
y1=[2,6,3,8,5]

plt.bar(x,y,align=center,color=#66c2a5, tick_label=[A,B,C,D,E],
        label=班级A, edgecolor=black)

plt.bar(x,y1,align=center,color=#8da0cb, bottom=y, 
        label=班级B, edgecolor=black)

plt.xlabel("测试难度")
plt.ylabel("测试份数")

plt.legend()

plt.show()
View Code

 

 

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图 3.4

 技术图片

技术图片
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

mpl.rcParams[font.sans-serif]=[SimHei]
mpl.rcParams[axes.unicode_minus]=False 

x=[1,2,3,4,5]
y=[6,10,4,5,1]
y1=[2,6,3,8,5]

plt.barh(x,y,align=center,color=#66c2a5, tick_label=[A,B,C,D,E],
        label=班级A, edgecolor=black)

plt.barh(x,y1,align=center,color=#8da0cb, left=y, 
        label=班级B, edgecolor=black)

plt.ylabel("测试难度")
plt.xlabel("测试份数")

plt.legend()

plt.show()
View Code

 

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图 3.5

技术图片

技术图片
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

mpl.rcParams[font.sans-serif]=[SimHei]
mpl.rcParams[axes.unicode_minus]=False 


x=np.array([1,2,3,4,5])
y=[6,10,4,5,1]
y1=[2,6,3,8,5]


bar_width=0.35
tick_label=[A,B,C,D,E]


plt.bar(x, y, bar_width, align=center,color=c, label=班级A, alpha=0.5)
plt.bar(x+bar_width,y1,bar_width, align=center,color=b, label=班级B, alpha=0.5)

plt.xticks(x+bar_width/2, tick_label)
 
plt.xlabel("测试难度")
plt.ylabel("试卷份数")

plt.legend()

plt.show()
View Code

 

 

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图 3.6

 技术图片

技术图片
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

mpl.rcParams[font.sans-serif]=[SimHei]
mpl.rcParams[axes.unicode_minus]=False 


x=np.array([1,2,3,4,5])
y=[6,10,4,5,1]
y1=[2,6,3,8,5]


bar_width=0.35
tick_label=[A,B,C,D,E]


plt.barh(x, y, bar_width, align=center,color=c, label=班级A, alpha=0.5)
plt.barh(x+bar_width,y1,bar_width, align=center,color=b, label=班级B, alpha=0.5)

plt.yticks(x+bar_width/2, tick_label)
 
plt.ylabel("测试难度")
plt.xlabel("试卷份数")

plt.legend()

plt.show()
View Code

 

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图 3.7

 技术图片

 

技术图片
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

mpl.rcParams[font.sans-serif]=[SimHei]
mpl.rcParams[axes.unicode_minus]=False 


x=[1,2,3,4,5]
y=[6,10,4,5,1]


plt.bar(x,y, align=center, color=c, tick_label=[A,B,C,D,E], 
        hatch=///)


plt.xlabel("测试难度")
plt.ylabel("试卷份数")

plt.show()
View Code

 

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图 3.8

技术图片

 

技术图片
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x=np.arange(1,6,1)
y=[0,4,3,5,6]
y1=[1,3,4,2,7]
y2=[1,1,1,1,1]

labels=[BluePlanet, BrownPlanet, GreenPlanet]
colors=[#8da0cb,#fc8d62,#66c2a5]

plt.stackplot(x, y, y1, y2, labels=labels, colors=colors)

plt.legend(loc=upper left)

plt.show()
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图 3.9

 技术图片

 

 

技术图片
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

mpl.rcParams[font.sans-serif]=[SimHei]
mpl.rcParams[axes.unicode_minus]=False 


plt.broken_barh([(30,100),(180,50),(260,70)], (20,8), facecolors=#1f78b4)
plt.broken_barh([(60,90),(190,20),(230,30),(280,60)], (10,8), 
                facecolors=[#7fc97f,#beaed4,#fdc086,#ffff99])

plt.xticks(np.arange(0,361,60))
plt.yticks([15,25],[歌剧院A,歌剧院B])

plt.xlim(0, 360)
plt.ylim(5, 35)

plt.xlabel("演出时间(分)")
plt.grid(ls=-, lw=1, color=gray)

plt.title("不同地区的歌剧院的演出时间比较")

plt.show()
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图 3.10

 技术图片

 

技术图片
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

mpl.rcParams[font.sans-serif]=[SimHei]
mpl.rcParams[axes.unicode_minus]=False 


x=np.linspace(1,10,10)
y=np.sin(x)


plt.step(x,y,color=#8dd3c7, where=pre, lw=2)


plt.xlim(0, 11)
plt.ylim(-1.2, 1.2)

plt.xticks(np.arange(1, 11, 1))

plt.show()
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图 3.11

 技术图片

 

技术图片
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

mpl.rcParams[font.sans-serif]=[SimHei]
mpl.rcParams[axes.unicode_minus]=False 


x=np.linspace(1,10,10)
y=np.sin(x)


plt.step(x,y,color=#8dd3c7, where=post, lw=2)


plt.xlim(0, 11)
plt.ylim(-1.2, 1.2)

plt.xticks(np.arange(1, 11, 1))

plt.show()
View Code

 

 

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图 3.12

 技术图片

 

技术图片
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

mpl.rcParams[font.sans-serif]=[SimHei]
mpl.rcParams[axes.unicode_minus]=False 

scoresT=np.random.randint(0,100,100)

x=scoresT

bins=range(0,101,10)

plt.hist(x, bins, color=#377eb8, histtype=bar,rwidth=1.0, edgecolor="black")


plt.xlabel("测试成绩")
plt.ylabel("学生人数")

plt.show()
View Code

 

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图 3.14

 技术图片

 

 

技术图片
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

mpl.rcParams[font.sans-serif]=[SimHei]
mpl.rcParams[axes.unicode_minus]=False 

scoresT1=np.random.randint(0,100,100)
scoresT2=np.random.randint(0,100,100)

x=[scoresT1,scoresT2]
colors=[#8dd3c7,#bebada]
labels=[班级A,班级B]

bins=range(0,101,10)

plt.hist(x,bins=bins, color=colors, histtype=bar, edgecolor="black",
         rwidth=1.0, stacked=True, label=labels)

plt.xlabel("测试成绩(分)")
plt.ylabel("学生人数")

plt.title("不同班级的测试成绩直方图")

plt.legend(loc="upper left")

plt.show()
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图 3.15

 技术图片

 

 

技术图片
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

mpl.rcParams[font.sans-serif]=[SimHei]
mpl.rcParams[axes.unicode_minus]=False 

scoresT1=np.random.randint(0,100,100)
scoresT2=np.random.randint(0,100,100)

x=[scoresT1,scoresT2]
colors=[#8dd3c7,#bebada]
labels=[班级A,班级B]

bins=range(0,101,10)

plt.hist(x,bins=bins, color=colors, histtype=bar, edgecolor="black",
         rwidth=0.8, stacked=False, label=labels)

plt.xlabel("测试成绩(分)")
plt.ylabel("学生人数")

plt.title("不同班级的测试成绩直方图")

plt.legend(loc="upper left")

plt.show()
View Code

 

 

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图 3.16

 技术图片

 

 

技术图片
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

mpl.rcParams[font.sans-serif]=[SimHei]
mpl.rcParams[axes.unicode_minus]=False 

scoresT1=np.random.randint(0,100,100)
scoresT2=np.random.randint(0,100,100)

x=[scoresT1,scoresT2]
colors=[#8dd3c7,#bebada]
labels=[班级A,班级B]


bins=range(0,101,10)


plt.hist(x, bins=bins, color=colors, histtype=stepfilled, edgecolor="black",
         rwidth=1.0, stacked=True, label=labels)

plt.xlabel("测试成绩(分)")
plt.ylabel("学生人数")

plt.title("不同班级的测试成绩的直方图")

plt.legend()

plt.show()
View Code

 

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图 3.17

 

 

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Python数据可视化之matplotlib实践 源码 第一篇 入门 第三章

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