matlib

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matplotlib.pyplot  单图示例

import matplotlib.pyplot as plt
import random
from pylab import mpl

# 设置显示中文字体
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
# 设置正常显示符号
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False


x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1,3) for i in x]

# 1.创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)

# 2.绘制图像
plt.plot(x, y_shanghai, label="上海")       
plt.plot(x, y_beijing, color="r", linestyle="--", label="北京")

# 2.1 添加x,y轴刻度
# 构造x,y轴刻度标签
x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)

# 刻度显示
plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])

# 2.2 添加网格显示
plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)

# 2.3 添加描述信息
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度")
plt.title("中午11点--12点某城市温度变化图", fontsize=20)

# 2.4 图像保存
plt.savefig("./test.png")

# 2.5 添加图例
plt.legend(loc=0)


# 3.图像显示
plt.show()

matplotlib.pyplot  多图示例

import matplotlib.pyplot as plt
import random
from pylab import mpl

# 设置显示中文字体
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
# 设置正常显示符号
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1, 5) for i in x]

# 1.创建画布
# plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(20, 8), dpi=100)

# 2.绘制图像
# plt.plot(x, y_shanghai, label="上海")
# plt.plot(x, y_beijing, color="r", linestyle="--", label="北京")
axes[0].plot(x, y_shanghai, label="上海")
axes[1].plot(x, y_beijing, color="r", linestyle="--", label="北京")

# 2.1 添加x,y轴刻度
# 构造x,y轴刻度标签
x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)

# 刻度显示（2种方法）
# plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])
# plt.yticks(y_ticks[::5])
axes[0].set_xticks(x[::5])
axes[0].set_yticks(y_ticks[::5])
axes[0].set_xticklabels(x_ticks_label[::5])
axes[1].set_xticks(x[::5])
axes[1].set_yticks(y_ticks[::5])
axes[1].set_xticklabels(x_ticks_label[::5])

# 2.2 添加网格显示
# plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)
axes[0].grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)
axes[1].grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)

# 2.3 添加描述信息

axes[0].set_xlabel("时间")
axes[0].set_ylabel("温度")
axes[0].set_title("中午11点--12点某城市温度变化图", fontsize=20)
axes[1].set_xlabel("时间")
axes[1].set_ylabel("温度")
axes[1].set_title("中午11点--12点某城市温度变化图", fontsize=20)

# # 2.4 图像保存
# plt.savefig("./test.png")

# # 2.5 添加图例
# plt.legend(loc=0)
axes[0].legend(loc=0)
axes[1].legend(loc=0)

# 3.图像显示
plt.show()

示例

import numpy as np
# 0.准备数据
x = np.linspace(-10, 10, 1000)  //等差数列  1000 为等额1000份
y = np.sin(x)   //cos  tan   arcsin   arccos   arctan   1/tan
  
# 1.创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)

# 2.绘制函数图像
plt.plot(x, y)
# 2.1 添加网格显示
plt.grid()

# 3.显示图像
plt.show()

图形

折线图：以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图

特点：能够显示数据的变化趋势，反映事物的变化情况。(变化)

api：plt.plot(x, y)

散点图：用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。

特点：判断变量之间是否存在数量关联趋势,展示离群点(分布规律)

api：plt.scatter(x, y)

柱状图：排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱状图中。

特点：绘制连离散的数据,能够一眼看出各个数据的大小,比较数据之间的差别。(统计/对比)

api：plt.bar(x, width, align='center', **kwargs)

绘制柱状图
代码：

# 0.准备数据
# 电影名字
movie_name = ['雷神3：诸神黄昏','正义联盟','东方快车谋杀案','寻梦环游记','全球风暴','降魔传','追捕','七十七天','密战','狂兽','其它']
# 横坐标
x = range(len(movie_name))
# 票房数据
y = [73853,57767,22354,15969,14839,8725,8716,8318,7916,6764,52222]

# 1.创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)

# 2.绘制柱状图
plt.bar(x, y, width=0.5, color=['b','r','g','y','c','m','y','k','c','g','b'])

# 2.1b修改x轴的刻度显示
plt.xticks(x, movie_name)

# 2.2 添加网格显示
plt.grid(linestyle="--", alpha=0.5)

# 2.3 添加标题
plt.title("电影票房收入对比")

# 3.显示图像
plt.show()

直方图：由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据范围，纵轴表示分布情况。

特点：绘制连续性的数据展示一组或者多组数据的分布状况(统计)

api：matplotlib.pyplot.hist(x, bins=None)

饼图：用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。

特点：分类数据的占比情况(占比)

api：plt.pie(x, labels=,autopct=,colors)

添加x,y轴刻度【知道】
- plt.xticks()
- plt.yticks()
- 注意:在传递进去的第一个参数必须是数字,不能是字符串,如果是字符串吗,需要进行替换操作
添加网格显示【知道】
- plt.grid(linestyle="--", alpha=0.5)
添加描述信息【知道】
- plt.xlabel()
- plt.ylabel()
- plt.title()
图像保存【知道】
- plt.savefig("路径")
多次plot【了解】
- 直接进行添加就OK
显示图例【知道】
- plt.legend(loc="best")
- 注意:一定要在plt.plot()里面设置一个label,如果不设置,没法显示
多个坐标系显示【了解】
- plt.subplots(nrows=, ncols=)
折线图的应用【知道】
- 1.应用于观察数据的变化
- 2.可是画出一些数学函数图像