Python 图形绘制
来西瓜 人气:04、条形图
下面介绍条形图的画法。
4.1 代码
import matplotlib.pyplot as plt # x-coordinates of left sides of bars left = [1, 2, 3, 4, 5] # heights of bars height = [10, 24, 36, 40, 5] # labels for bars tick_label = ['one', 'two', 'three', 'four', 'five'] # plotting a bar chart plt.bar(left, height, tick_label = tick_label, width = 0.8, color = ['red', 'green']) # naming the x-axis plt.xlabel('x - axis') # naming the y-axis plt.ylabel('y - axis') # plot title plt.title('My bar chart!') # function to show the plot plt.show()
4.2 输出
4.3 代码的部分解释
- 1)使用
plt.bar()
函数来绘制条形图。 - 2)x轴与
height
两个参数必须有。 - 3)可以通过定义
tick_labels
为 x 轴坐标指定另外的名称。
5、直方图
5.1 代码
import matplotlib.pyplot as plt # frequencies ages = [2,5,70,40,30,45,50,45,43,40,44, 60,7,13,57,18,90,77,32,21,20,40] # setting the ranges and no. of intervals range = (0, 100) bins = 10 # plotting a histogram plt.hist(ages, bins, range, color = 'green', histtype = 'bar', rwidth = 0.8) # x-axis label plt.xlabel('age') # frequency label plt.ylabel('No. of people') # plot title plt.title('My histogram') # function to show the plot plt.show()
5.2 输出
5.3 代码的部分解释
- 1)使用 plt.hist() 函数绘制直方图。
- 2)age列表作为频率传入函数。
- 3)可以通过定义包含最小值和最大值的元组来设置范围。
- 4)下一步是对值的范围进行“装箱”——即将整个值范围划分为一系列区间——然后计算落入每个区间的值的数量。 这里我们定义了
bins = 10
。所以,总共有100/10 = 10
个区间。
6、散点图
6.1 代码
import matplotlib.pyplot as plt # x-axis values x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] # y-axis values y = [2,4,5,7,6,8,9,11,12,12] # plotting points as a scatter plot plt.scatter(x, y, label= "stars", color= "green", marker= "*", s=30) # x-axis label plt.xlabel('x - axis') # frequency label plt.ylabel('y - axis') # plot title plt.title('My scatter plot!') # showing legend plt.legend() # function to show the plot plt.show()
6.2 输出
6.3 代码的部分解释
- 1)使用
plt.scatter()
函数绘制散点图。 - 2)作为一条线,我们在这里也定义了 x 和相应的 y 轴值。
- 3)标记参数用于设置用作标记的字符。 它的大小可以使用 s 参数定义。
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