Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式。这里将会探索 matplotlib 的常见用法。
import matplotlib.pyplot as plt
x=[1,2,3,4,5] y=[5,7,4,3,1]
#1. 确定柱状图数量,可以认为是x方向刻度和y方向刻度
color=['red','black','peru','orchid','deepskyblue'] x_label=['pop','classic','pure','blue','electronic']
plt.xticks(x, x_label) plt.bar(x, y,color=color)
#2. 绘制x刻度标签绘制y刻度标签
plt.grid(True,linestyle=':',color='r',alpha=0.6) plt.show()
#3、设置网格刻度
#4、展示图象
import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure(num=1, figsize=(4, 4)) plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]) plt.show()
#1、基础绘图
#2、创建自定义图像
其中表示figure 的大小为宽、长(单位为inch)
#3、依次将坐标连接起来,以此表示该直线线模型的图像
#4、显示图像
这里我们直接用了plot()函数画了一个坐标图,这是一个封装好的函数,我们输入参数,就可直接生成此样式的图
#导入matplotlib的pyplot模块
import matplotlib.pyplot as plt
#1、基础绘图
fig = plt.figure()
#2、生成一个图框换句话说就是生成了一个画板
plt.plot([1, 2, 3, 4], [8, 3, 7, 30], color='yellow', linewidth=3)
#4、依次将坐标(1,8),(2,3),(3,7),(4,30)连接起来,以此表示该折线模型的图像
#"color"表示折线颜色 为黄色;
#线宽为3;
plt.xlim(0.3, 4)
#5、显示的是x轴的作图范围
plt.show()
#、显示图像