Matplotlib基礎

Matplotlib 可以建立多數類型的圖表，如條形圖，散點圖，條形圖，餅圖，堆疊圖，3D 圖和地圖圖表。首先，爲了實際使用 Matplotlib，咱們須要安裝它。若是你安裝了更高版本的 Python，你應該可以打開 cmd.exe 或終端，而後執行：pip install matplotlib。或者在安裝Anaconda的狀況下能夠在環境中查找matplotlib並Apply。

爲了可以在程序中使用matplotlib，咱們須要在程序的開頭將其引入：import matplotlib，一般咱們使用較多的是pyplot這個模塊，所以import matplotlib.pyplot as plt，接下來就能夠在程序中使用他們了。

練習1：繪製三角函數圖像，併爲圖像增長圖例，添加圖表標題，x軸、y軸標題。

代碼：

x1=np.arange(0,2,0.01)
y1=np.sin(2*np.pi*x1)
x2 = np.arange(0,2,0.01)
y2 =np.cos(2*np.pi*x2)
#在同一副圖裏畫出兩個函數的圖像
plt.plot(x1,y1,label="sin(x)")
plt.plot(x2,y2,label="cos(x)")
plt.legend()
plt.show()

程序運行結果：

練習2：繪製條形圖

代碼：

x1=[1,3,5,7,9]
y1=[1,2,5,4,8]
x2=[2,4,6,8,10]
y2=[3,2,4,7,1]
plt.bar(x1,y1,label="ex.1")
plt.bar(x2,y2,label="ex.2")
plt.legend()
plt.xlabel("bar number")
plt.ylabel("bar height")
plt.title("Hoho")
plt.show()

結果：

Pyplot.bar()函數能夠繪製條形圖，並指定條形圖的圖例，顏色等參數。一樣地，能夠給圖標的座標軸設置標題以及爲圖標設置標題。

練習3：繪製直方圖

代碼：

population_ages =[22,55,62,45,21,22,34,42,42,4,99,102,110,120,
1,21,122,130,111,115,112,80,75,65,54,44,43,42,48]
bins = [0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,110,120,130]
plt.hist(population_ages, bins, histtype='bar', rwidth=0.8,label="ex.01")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.legend()
plt.title("Interesting Graph")
plt.show()

程序結果：

 

Pyplot.hist()函數能夠繪製直方圖，用以描述頻數的分佈情況。在這個函數中，能夠指定要畫的數據所存儲的變量，直方圖類型(histtype)，寬度，圖例等參數。

練習4：繪製散點圖

代碼：

x = [1,2,3,4,5,6,7,8]
y = [5,2,4,2,1,4,5,2]
plt.scatter(x,y)
plt.show()

程序結果：

在這段代碼中，咱們只須要指定每一個點的X值和Y值，而後使用pyplot.scatter()函數便可繪製，很是簡單。

練習5：繪製堆疊圖

堆疊圖用於顯示『部分對總體』隨時間的關係。 堆疊圖基本上相似於餅圖，只是隨時間而變化。

代碼：

days = [1,2,3,4,5]
sleeping = [7,8,6,11,7]
eating = [2,3,4,3,2]
working = [7,8,7,2,2]
playing = [8,5,7,8,13]
plt.plot([],[],color='m', label='Sleeping', linewidth=8)
plt.plot([],[],color='c', label='Eating', linewidth=8)
plt.plot([],[],color='r', label='Working', linewidth=8)
plt.plot([],[],color='k', label='Playing', linewidth=8)
plt.legend()
plt.stackplot(days,sleeping,eating,working,playing,colors=["r","g","b","m"])
plt.show()

程序結果：

練習6：繪製餅圖

餅圖很像堆疊圖，只是它們位於某個時間點。 一般，餅圖用於顯示部分對於總體的狀況，一般以％爲單位。 幸運的是，Matplotlib 會處理切片大小以及一切事情，咱們只須要提供數值。

代碼：

slices = [7,2,2,13]
activities = ['sleeping','eating','working','playing']
cols = ['c','m','r','b']#指定每一部分繪製時的顏色
plt.pie(slices,
labels=activities,
colors=cols,
startangle=90,#開始繪製的角度，設置爲90°是爲了便於觀看
shadow= True,
explode=(0,0.1,0,0),#設置eating部分突出，對應於第二個下標
autopct='%1.1f%%')#將百分比放置在圖表上
plt.title('Graph t')
plt.show()

程序結果：