Matplotlib——画图(散点图、柱状图、等高线图、3D图)
95 浏览量
2020-12-21
15:36:28
上传
评论 1
收藏 263KB PDF 举报
Matplotlib——画图画图(散点图、柱状图、等高线图、散点图、柱状图、等高线图、3D图图)
文章目录文章目录1.画散点图2.画柱状图3.等高线图4.image图5.画3D图
1.画散点图画散点图
首先，先引入matplotlib.pyplot简写作plt,再引入模块numpy用来产生一些随机数据。生成100个呈标准正态分布的二维数据组 (平均
数是0，方差为1) 作为一个数据集，并图像化这个数据集。每一个点的颜色值用T来表示：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
X = np.random.normal(0,1,100) #高斯分布（均值为0，方差为1，100个样本）
Y = np.random.normal(0,1,100)
T = np.arctan2(Y,X) #反正切函数，返回的是弧度
plt.scatter(X,Y,s=50,c=T,alpha=.8) #alpha为透明度
plt.xlim(-3,3)
plt.ylim(-3,3)
plt.xticks(()) #参数为空代表隐藏x轴坐标
plt.yticks(())
plt.show()
输入X和Y作为location，size=50，颜色为T，color map用默认值，透明度alpha 为 80%。 x轴显示范围定位(-3，3)，并用xtick()函
数来隐藏x坐标轴，y轴同理。效果如下图：
2.画柱状图画柱状图
生成10个数据，X为 0 到 9 的整数 ，Y是相应的均匀分布的随机数据。 使用的函数是plt.bar，参数为X和Y
下面我们就颜色和数值进行优化。 用facecolor设置主体颜色，edgecolor设置边框颜色为白色
接下来我们用函数plt.text分别在柱体上方加上数值，用%.2f保留两位小数，横向居中对齐ha=‘center’，纵向底部对齐va=‘bottom’：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
X = np.arange(10)
Y = (1-X/float(10))*np.random.uniform(0.5,1.0,10) #从均匀分布中随机采样(上界、下界、样本输出数目)
plt.bar(X,Y,facecolor='pink',edgecolor='white')
for x,y in zip(X,Y):
plt.text(x+0.05,y+0.02,'%.2f' % y,ha='center',va='bottom')
plt.xlim(-.5,10)
plt.ylim(0,1.0)
plt.xticks(())
plt.yticks(())
评论0