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画点图、线图

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.ticker import MultipleLocator# 使用numpy产生函数数据x = np.arange(6, 100, 0.5)y = x * 2x2 = np.arange(0, 10, 0.1)y2 = np.sin(x2)# 加入这句话为了能在图中写中文plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号# 创建窗口和子图。在绘图结构中，figure创建窗口，subplot创建子图。所有的绘画只能在子图上进行。plt表示当前子图。# 方法1：先创建窗口，再创建子图fig = plt.figure(num=1, figsize=(15, 10), dpi=100, facecolor="#BBFFFF", edgecolor='#0000CD')  # 开启一个窗口，同时设置大小，分辨率，背景颜色ax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1)  # 通过fig添加子图。参数：行数，列数，索引。ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 2)  # 行数和列数一致，索引代表放置的位置，从左上角开始数# 方法2：一次性创建窗口和多个子图。（空白不绘制）# fig, axarr = plt.subplots(4, 1)  # 开一个新窗口，并添加4个子图，返回子图数组# ax1 = axarr[0]  # 通过子图数组获取一个子图# print(fig, ax1)ax1.set_title("mingyu")  # 设置图的标题ax1.set_xlabel("age", fontdict={
   'color': 'r', 'fontsize': '30'})  # 设置图的x轴的名称ax1.set_ylabel("money(万元)", fontdict={
   'color': 'r', 'fontsize': '30'})  # 设置y轴的名称ax1.set_xlim(0, 100)  # 设置x轴的范围ax1.set_ylim(0, 250)  # 设置y轴的范围ax1.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(5))  # 定义x向主刻度标签的刻度差为2的倍数。就是隔几个刻度才显示一个标签文本ax1.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(15))  # 定义y向主刻度标签的刻度差为3的倍数。就是隔几个刻度才显示一个标签文本ax1.set_facecolor('#FFEC8B')  # 设置子图的背景颜色ax1.text(80, 200, r'y=x*2', fontdict={
   'color': '#CD5C5C', 'fontsize': '20'})  # 指定位置显示文字# 画箭头，从文字的位置开始，指向目的点ax1.annotate('这里是甲子', xy=(60, 120), xytext=(63, 90),  # 添加标注，参数：注释文本、指向点、文字位置、箭头属性             arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.02),             )# 显示网格。which参数的值为major(只绘制大刻度)、minor(只绘制小刻度)、both，默认值为major。axis为'x','y','both'。alpha透明度。linewidth线宽ax1.grid(b=True, which='major', axis='both', alpha=0.7, color='#FF6A6A', linestyle='-', linewidth=0.5)ax1.plot(x, y, marker='.', color='#6E8B3D', label='第一个子图的操作')  # 画点图ax2.set_xlim(0, 10)  # 设置x轴的范围ax2.set_ylim(-1.1, 1.1)  # 设置y轴的范围ax2.text(0, 0.00, '_' * 92, fontdict={
   'color': '#000000', 'fontsize': '20'})  # 指定位置显示文字ax2.plot(x2, y2, linestyle='--', color='#FFD39B', label='第二个子图的操作')  # 画线图# plt.savefig('C:/Users/gzsqy/Desktop/aa.jpg', dpi=400, bbox_inches='tight')  # 在show函数之前保存。savefig保存图片，dpi分辨率，bbox_inches子图周边白色空间的大小plt.show()

标记maker | 描述

‘o’ | 圆圈

‘.’ | 点 ‘D’ | 菱形 ‘s’ | 正方形 ‘h’ | 六边形1 ‘*’ | 星号 ‘H’ | 六边形2 ‘d’ | 小菱形 ‘_’ | 水平线 ‘v’ | 一角朝下的三角形 ‘8’ | 八边形 ‘<’ | 一角朝左的三角形 ‘p’ | 五边形 ‘>’ | 一角朝右的三角形 ‘,’ | 像素 ‘^’ | 一角朝上的三角形 ‘+’ | 加号 ‘\ ‘ | 竖线 ‘x’ | X

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画条形图、散点图、三维图

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 加入这句话为了能在图中写中文plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号# 画条形图# plt.figure(3)# x_index = np.arange(5)  # 柱的索引# x_data = ('A', 'B', 'C', 'D', 'E')# y1_data = (20, 35, 30, 35, 27)# y2_data = (25, 32, 34, 20, 25)# bar_width = 0.35  # 定义一个数字代表每个独立柱的宽度# rects1 = plt.bar(x_index, y1_data, width=bar_width, alpha=0.4, color='b', label='男')  # 参数：左偏移、高度、柱宽、透明度、颜色、图例# rects2 = plt.bar(x_index + bar_width, y2_data, width=bar_width, alpha=0.5, color='r', label='女')  # 参数：左偏移、高度、柱宽、透明度、颜色、图例# # 关于左偏移，不用关心每根柱的中心不中心，因为只要把刻度线设置在柱的中间就可以了# plt.xticks(x_index + bar_width / 2, x_data)  # x轴刻度线# plt.legend()  # 显示图例# plt.show()# 画散点图# fig = plt.figure(4)  # 添加一个窗口# ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)  # 在窗口上添加一个子图# ax.grid(b=True, which='major', axis='both', alpha=0.7, color='#FF6A6A', linestyle='-', linewidth=0.5)# x = np.random.random(100)  # 产生随机数组# y = np.random.random(100)  # 产生随机数组# x1 = (0.1, 0.5, 0.2, 0.6, 0.8, 0.3, 0.4, 0.1, 0.8)# y1 = (0.8, 0.1, 0.5, 0.2, 0.6, 0.8, 0.3, 0.4, 0.1)# ax.scatter(x1, y1, s=50, c='#FF6A6A', marker=".", alpha=0.5, lw=1, facecolors='none')  # x横坐标，y纵坐标，s图像大小，c颜色，marker图片，lw图像边框宽度# plt.show()  # 所有窗口运行# 画三维图fig = plt.figure(5)ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='3d')  # 绘制三维图x, y = np.mgrid[-2:2:20j, -2:2:20j]  # 获取x轴数据，y轴数据z = x * np.exp(-x ** 2 - y ** 2)  # 获取z轴数据ax.plot_surface(x, y, z, rstride=2, cstride=1, cmap=plt.cm.coolwarm, alpha=0.8)  # 绘制三维图表面ax.set_xlabel('x 轴')  # x轴名称ax.set_ylabel('y 轴')  # y轴名称ax.set_zlabel('z 轴')  # z轴名称plt.show()

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