Python-實現圖表繪製總結

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Numpy是Python開源的數值計算擴充，可用來儲存和處理大型矩陣，比Python自身資料結構要高效；

matplotlib是一個Python的映像架構，使用其繪製出來的圖形效果和MATLAB下繪製的圖形類似。

 

在使用Python繪製圖表前，我們需要先安裝兩個庫檔案numpy和matplotlib

pip install numpypip install matplotlib

 

產生長條圖

import numpy as npfrom pylab import *num=100sigma=20x=num+sigma*np.random.randn(20000)                    #樣本數量plt.hist(x,bins=100,color="green",normed=True)        #bins顯示有幾個直方,normed是否對資料進行標準化plt.show()                                            #顯示映像
plt.savefig()                                         #儲存圖片

 

運行結果：

 

產生橫條圖

import numpy as npfrom pylab import *value=[22,13,34]index=["root","admin","lyshark"]
#index=np.arange(5)plt.bar(left=index,height=value,color="green",width=0.5)plt.show()

 

 運行結果：

 

產生折線圖

import numpy as npfrom pylab import *x=np.linspace(-10,10,100)y=x**3plt.plot(x,y,linestyle="--",color="green",marker="<")plt.show()

 

 運行結果：

 

產生散佈圖

import numpy as npfrom pylab import *x=np.random.randn(1000)y=x+np.random.randn(1000)*0.5plt.scatter(x,y,s=5,marker="<")            #s表示面積  Marker表示圖形plt.show()

 

運行結果：

 

產生餅狀圖

import numpy as npfrom pylab import * labels="cangjingkong","jizemingbu","boduoyejieyi","xiaozemaliya"fracs=[45,10,30,15]plt.axes(aspect=1)explode=[0,0.05,0,0]plt.pie(x=fracs,labels=labels,autopct="%0f%%",explode=explode)plt.show()

 

運行結果：

 

產生盒鬚圖

主要用於顯示資料的分散情況。圖形分為上邊緣、上四分位元、中位元、下四分位元、下邊緣。外面的點時異常值

import numpy as npfrom pylab import *np.random.seed(100)data=np.random.normal(size=(1000,4),loc=0,scale=1)labels=["A","B","C","D"]plt.boxplot(data,labels=labels)plt.show()

 

運行結果：

 

產生多個圖例

import numpy as npfrom pylab import *x=np.arange(1,11,1)          plt.plot(x,x*2)          plt.plot(x,x*3)          plt.plot(x,x*4)      plt.legend(["BoDuoYeJieYi","CangJingKong","JiaTengYing"])          plt.show()

 

運行結果：

 

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