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一、介绍
二、基本语法、参数
案例：
补充：RC参数 （1）功能：设置线条、字体、文本、坐标轴、刻度、图例、标记........ （2）示例： plt.reParams [ ‘line.linestyle’ ]= ‘-.’ plt.reParams [ ‘line.linewidth’ ]= 3 |
一、基本语法、参数 plt.figure(figsize=(32，16),dpi=120) ###可以绘制一个制定大小的画布，其中常用的参数有figsize（可自定义画布大小） plt.xticks(list,x_label) ###可以自定义x轴内容，list正如list一样要传入一个列表，后者x_label传入自定义内容 plt.yticks(list,y_label) ###同xticks plt.xlabel("自定义x轴图例") ###可以自定义X轴图例 plt.ylabel("自定义y轴图例") ###可以自定义y轴图例 plt.axis([-1, 10, 0, 6]) #x轴起始于-1，终止于10 ，y轴起始于0，终止于6 plt.subplot(3,2,4) #分成3行2列，共6个绘图区域，在第4个区域绘图。 plt.grid(linestype="-.",alpha=0.5) ###可以自定义网格，其中linestyle为线条类型，alpha为透明度 plt.title("自定义图标标题") ###可以自定义图表的标题 plt.text() #在任意位置增加文本 plt.legend() ###可以显示图例 plt.savefig("abc.png") ###可以将图表保存为图像到本地 plt.show() ###可以显示图像 |
二、图形函数 1、折线图 plt.plot(x,y,label="折线图") #绘制折线图，传入的x与y必须为列表，label自定义折线图名字 2、箱型图 plt.boxplot(data, notch, position) #绘制箱形图 3、散点图 plt.scatter(x,y,label="newtest") ###绘制散点图 4、柱状图 plt.bar(x,y,width=0.5,color=['r','b','k','c','m','y','g','k','c','b']) ###绘制柱状图，width柱体大小，color柱体颜色 5、横向条形图 plt.barh(width, bottom, left, height) #绘制横向条形图 6、直方图 plt.hist(a,bins=group_num,density=True) ###绘制直方图，其中a为传入的数据集，bins为传入的组数 7、饼状图 plt.pie(y,labels=x,colors=['r','b','k','c','m','y','g','k'],autopct="%1.2f%%") #其中y为每块的值，labels为每块的名称 8、极坐标图 plt.polar(theta, r) #绘制极坐标图 9、绘制多个图像 plt.subplots(nrows, ncols) ###在一个画布中绘制多个图像，nrows为行数，ncols为列数 |
图形函数 |
说明 |
plt.plot (x,y,fmt,…) |
绘制一个折线图、坐标图 |
plt.boxplot (data,notch,position) |
绘制一个箱型图 |
plt.bar (left,height,width,bottom) |
绘制一个条形图 |
plt.barh (width,bottom,left,height) |
绘制一个横向条形图 |
plt.pie(data,explode) |
绘制饼图 |
plt.scatter(x,y) |
绘制散点图,其中,x和y长度相同 |
plt.hist(x,bins,normed) |
绘制直方图 |
plt.cohere(x,y,NFFT=256,Fs) |
绘制X-Y的相关性函数 |
plt.polar(theta,r) |
绘制极坐标图 |
plt.specgram(x,NFFT=256,pad,F) |
绘制谱图 |
plt.step(x,y,where) |
绘制步阶图 |
plt.contour(X,Y,Z,N) |
绘制等值图 |
plt.vlines |
绘制垂直图 |
plt.stem(x,y,linefmt,markerfmt) |
绘制柴火图 |
plt.plot_date |
绘制数据日期 |
plt.psd(x,NFFT=256,pad_to,Fs) |
绘制功率谱密度图 |
三、散点图、折线图
1、散点图
2、折线图
四、直方图、饼图、箱线图
1、直方图
2、饼图
3、箱线图
