matplotlib是提供数据绘图功能的第三方库,python 绘图库Matplotlib
《Python数据可视化之matplotlib实践》 源码第二篇精进第六章_wx62830f4b679a4的技术博客_博客
图6.1
将matplotlib.pyplot作为血小板计数导入
将数组作为铭牌导入
x=np.linspace(-2*np.pi，2*np.pi，200)
y=np.sin(x)
y1=np.cos(x)
plt.subplot(121)
plt.plot(x，y)
plt.subplot(122)
plt.plot(x，y1)
plt.show()视图代码
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图6.2
将matplotlib.pyplot作为血小板计数导入
将数组作为铭牌导入
半径=np.linspace(0，1，100)
=2 * NP*半径
ax=plt.subplot(111，polar=True)
轴绘图(theta，radii，color=r ，line，linewidth=2)
plt.show()视图代码
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图6.3
将绘制精美的图表作为数学编程语言(Mathematical Programming Language)导入
将matplotlib.pyplot作为血小板计数导入
将数组作为铭牌导入
半径=30*np.random.rand(100)
=2 * NP。pi * NP。随机的。兰特(100)
colors=np.random.rand(100)
尺寸=50 *半径
ax=plt.subplot(111，polar=True)
斧头。散射(，半径，s=大小，c=颜色，cmap=mpl.cm.PuOr，marker=* )
plt.show()视图代码
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图6.4
将matplotlib.pyplot作为血小板计数导入
将数组作为铭牌导入
图=plt .图()
x=np.linspace(0.0，2*np.pi)
y=np.cos(x)*np.sin(x)
ax1=fig.add_subplot(121)
ax1。边距(0.03)
ax1.plot(x，y，ls=-，lw=2，color=b )
ax2=fig.add_subplot(222)
ax2 .边距(0.7，0.7)
ax2.plot(x，y，ls=-，lw=2，color=r )
ax3=fig.add_subplot(224)
ax3.margins(x=0.1，y=0.3)
ax3.plot(x，y，ls=-，lw=2，color=g )
plt.show()视图代码
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图6.5
将绘制精美的图表作为数学编程语言(Mathematical Programming Language)导入
将matplotlib.pyplot作为血小板计数导入
将数组作为铭牌导入
mpl。RC params[ font。sans-serif ]=[ sim hei ]
mpl。RC params[轴。unicode _ MINUS ]=False
plt.subplot2grid((2，3)，(0，0)，colspan=2)
x=np.linspace(0.0，4.0，100)
y=np.random.randn(100)
plt.scatter(x，y，c=c )
plt.title(散点图，fontsize=10)
plt.subplot2grid((2，3)，(0，2))
plt.title(空白绘图区域，fontsize=10)
plt.subplot2grid((2，3)，(1，0)，colspan=3)
x=np.linspace(0.0，4.0，100)
y1=np.sin(x)
plt.plot(x，y1，lw=2，ls=-)
plt.xlim(0，3)
plt.grid(True，ls=:，c=r )
plt.title(折线图，fontsize=10)
plt.suptitle(subplot2grid()函数的实例展示，fontsize=15)
plt.show()视图代码
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图6.6
将matplotlib.pyplot作为血小板计数导入
将数组作为铭牌导入
从matplotlib.gridspec导入gridspec
图=plt .图()
gs=GridSpec(2，2)
box={facecolor:lightgreen ， pad:3， alpha:0.2}
x1=np.arange(0，1e5，500)
ax1=fig.add_subplot(gs[0，facecolor=yellowgreen )
ax1.plot(x1， k -，lw=2)
ax1.set_ylabel(YLabel0，0-1 ，bbox=box)
ax1.set_xlabel(XLabel0，0-1 ，bbox=box)
ax1。雅克斯。设置标签坐标(-0.1，0.5)
x2=np.linspace(0，1000，10)
y2=np.arange(1，11，1)
ax2=fig.add_subplot(gs[1，0]，facecolor=cornflowerblue )
ax2.scatter(x2，y2，s=20，c=grey ，marker=s ，线宽=2，edgecolors=k )
ax2.set_ylabel(YLabel10 ，bbox=box)
ax2.set_xlabel(XLabel10 ，bbox=box)
对于ax2.get_xticklabels()中的标签:
ticklabel.set_rotation(45)
ax2。雅克斯。set _ label _ coords(-0.25，0.5)
ax2.xaxis.set_label_coords(0.5，-0.25)
x3=np.linspace(0，10，100)
y3=np.exp(-x3)
ax3=fig.add_subplot(gs[1，1])
ax3.errorbar(x3，y3，fmt=b-，yerr=0.6*y3，ecolor=lightsteelblue ，
宽度=2,倾覆=0,误差间隔=5)
ax3.set_ylabel(YLabel11 ，bbox=box)
ax3.set_xlabel(XLabel11 ，bbox=box)
ax3.xaxis.set_label_coords(0.5，-0.25)
ax3.set_ylim(-0.1，1.1)
ax3.set_yticks(np.arange(0，1.1，0.1))
gs.tight_layout(图)
plt.show()视图代码
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图6.7
将绘制精美的图表作为数学编程语言(Mathematical Programming Language)导入
将matplotlib.pyplot作为血小板计数导入
将数组作为铭牌导入
mpl。RC params[ font。无衬线]=[宋芳]
mpl。RC params[轴。unicode _ MINUS ]=False
font_ black )
x=np.linspace(0，2*np.pi，500)
y=np.sin(x)*np.cos(x)
fig，ax=plt.subplots，1，subplot _ kw=dict(face color=玉米花蓝))
ax.plot(x，y， k -，lw=2)
ax.set_xlabel(时间（秒)，**font_style)
ax.set_ylabel(振幅，**font_style)
ax.set_title(简单折线图，**font_style)
ax.set_xlim(0，2*np.pi)
ax.set_ylim(-0.65，0.65)
ax.grid(ls=:，lw=1，color=gray ，alpha=0.8)
plt.show()视图代码
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图6.8
将绘制精美的图表作为数学编程语言(Mathematical Programming Language)导入
将matplotlib.pyplot作为血小板计数导入
将数组作为铭牌导入
mpl。RC params[ font。无衬线]=[宋芳]
mpl。RC params[轴。unicode _ MINUS ]=False
font_ black )
x=np.linspace(0，2*np.pi，500)
y=np.sin(x)*np.exp(-x)
fig，ax=plt.subplots(1，2，sharey=True)
ax1=ax[0]
ax1.plot(x，y， k -，lw=2)
ax1.set_title(折线图)
ax1.grid(ls=:，lw=1，color=gray ，alpha=0.8)
ax2=ax[1]
ax2.scatter(x，y，s=10，c=天蓝色，marker=o )
ax2.set_title(散点图)
plt.suptitle(创建一张画布和两个子区的绘图模式，**font_style)
plt.show()视图代码
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图6.9
将matplotlib.pyplot作为血小板计数导入
将数组作为铭牌导入
图，ax=plt.subplots(2，3)
colors=[#8dd3c7 ， #ffffb3 ， #bebada]
ax[0，0].条形([1,2,3],[0.6,0.2,0.8],颜色=颜色，
宽度=0.5,影线=///,对齐=中心)
ax[0，0].errorbar([1，2，3]，[0.6，0.2，0.8]，yerr=0.1，
over=0，ecolor=#377eb8 ，fmt=o:)
ax[0，0].set_ylim(0，1.0)
ax[0，1].errorbar([1，2，3]，[20，30，36]，xerr=2，ecolor=#4daf4a ，
elinewidth=2，fmt=s ，label=ETN )
ax[0，1].图例(loc=3，fancybox=True，shadow=True，
fontsize=10，borderaxespad=0.4)
ax[0，1].set_ylim(10，40)
ax[0，1].set_xlim(-2，6)
ax[0，1].网格(ls=:，lw=1，color=grey ，alpha=0.5)
x3=np.arange(1，10，0.5)
y3=np.cos(x3)
ax[0，2].stem(x3，y3，basefmt=r-，linefmt=b-，
markerfmt=bo ，label=生命信号)
ax[0，2].图例(loc=2，fontsize=7，frameon=False，borderpad=0.0，borderaxespad=0.6)
ax[0，2].set_xlim(0，11)
ax[0，2].set_ylim(-1.1，1.1)
x4=np.linspace(0，2*np.pi，500)
x4_1=np.linspace(0，2*np.pi，1000)
y4=np.cos(x4)*np.exp(-x4)
y4_1=np.sin(2*x4_1)
line1，line2=ax[1，0]。绘图(x4，y4， k -，x4_1，y4_1， r-，lw=2)
ax[1，0].图例((第一行，第2行),(能量,耐心)，loc=中上，
fontsize=6，ncol=2，framealpha=0.3，mode=expand ，
columnspacing=2，borderpad=0.1)
ax[1，0].set_ylim(-2，2)
ax[1，0].set_xlim(0，2*np.pi)
x5=np.random.rand(100)
ax[1，1].boxplot(x5，vert=False，showmeans=True，meanprops=dict(color=g ))
ax[1，1].set_yticks([])
ax[1，1].set_xlim(-1.1，1.1)
ax[1，1].set_ylabel(微型南达科他州卡)
ax[1，1].文本(-1.0，1.2，”净重，fontsize=15，
weight=black ，family=monospace )
mu=0.0
西格玛=1.0
x6=np.random.randn(10000)
n，面元，面元=ax[1，2].hist(x6，bins=30，histtype=stepfilled ，
cumulative=True，normed=True，color=cornflowerblue ，label=Test )
y=((1/(NP。sqrt(2 * NP。pi)* sigma))* NP。exp(-0.5 *(1/sigma *(bin-mu))* * 2))
y=y.cumsum()
y/=y[-1]
ax[1，2].绘图（条柱，y， r -，线宽=1.5,标签=理论)
ax[1，2].set_ylim(0.0，1.1)
ax[1，2].网格(ls=:，lw=1，color=grey ，alpha=0.5)
ax[1，2].图例(loc=左上角，fontsize=8，shadow=True，fancybox=True，framealpha=0.8)
plt.subplots_adjust()
plt.show()视图代码
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