matplotlib 常见用法

简单的用法，常用于数据分析。
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先绘制一个底板

# 绘制一个底板
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(5,3),dpi=144)
plt.title('hello world')

plt.show()

一次性绘制多个图

方法一

# 绘制多个图：方法一
import matplotlib.pyplot as plt


fig,axes = plt.subplots(2,2)

t = np.arange(0.0,2.0,0.01)
s = np.sin(2 * np.pi * t ) + 1 

axes[0,0].plot(t,s)
axes[0,0].set_title('hello 1')


s = np.random.randn(2,50)
axes[0,1].hist(s[0])

axes[1,0].scatter(s[0],s[1])

# 能保存为矢量图。
plt.savefig('figure.svg')

plt.show()

方法二

# 直接用subplot绘制要简单一些。
import matplotlib.pyplot as plt


fig = plt.figure()

axe = plt.subplot(2,2,1)
axe2 = plt.subplot(2,2,2)
axe3 = plt.subplot(2,2,3)

plt.show()

四种常见的图形

直方图、散点图、柱状图、折线图。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 


plt.figure(figsize=(6,4),dpi=144)

# 直方图
data = np.random.standard_normal(10001)
bins = 100
plt.subplot(2,2,1).hist(data,bins)


# 散点图
x = np.random.rand(20)
y = np.random.rand(20)
plt.subplot(2,2,2).scatter(x,y)

# 柱状图
axe3 = plt.subplot(2,2,3)
data_m = [40,60,120,180,20,200]
data_f = [20,100,150,30,20,50]
index = np.arange(6)
width = 0.2 
axe3.bar(index-width/2,data_m,width,label='men')
axe3.bar(index+width/2,data_f,width,label='women')
axe3.set_xticks(index)
axe3.set_xticklabels(['a','b','c','d','e','f'])

# 折线图
axe4 = plt.subplot(2,2,4)
x = np.arange(0,10)
y = np.random.rand(10)
axe4.plot(x,y,'-',color='r')


plt.show()

三维图

	# 3d 散点图

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

axe = Axes3D(plt.figure(figsize=(3,2),dpi=144))

N = 100

x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
z = np.random.rand(N)

axe.scatter3D(x,y,z)
plt.show()