Matplotlib.pyplot基本画图

画图的方方面面

基本设置

plt.rcParams 是设置绘图的基本属性

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

plt.rcParams['font.family'] = ['Arial']
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 解决中文乱码
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号非正常显示
plt.rcParams['font.size'] = 10
plt.rcParams['figure.figsize'] = (6.0, 4.0)
plt.rcParams['savefig.dpi'] = 300

plt.rcParams配置详解

初始化设置

初始化图表区域。dpi表示像素。

fig = plt.figure(figsize=(15,7), dpi=200) # dpi=21:(21×600)×(21×400) ---> 12600×8400

画布设置

plt.subplot(2,2,1)  # 画布分为两行两列,当前选中第一块
ax1 = fig.add_subplot(2, 3, 1)  # 添加画布并在
### Matplotlib.pyplot 中的绘图函数 `matplotlib.pyplot` 是 Matplotlib 库中的一个重要模块,提供了许多用于创建不同类型的图表和图形的功能。以下是部分常用的绘图函数: #### 基本线条图 - `plot`: 绘制线性和标记数据点的二维曲线[^1]。 ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) plt.show() ``` #### 散点图 - `scatter`: 创建散点图来展示两个变量之间的关系。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 10, 30) y = np.sin(x) plt.scatter(x, y) plt.show() ``` #### 条形图 - `bar`: 构建条形图表示分类数据的数量或频率。 - `barh`: 类似于 `bar` ,但是水平方向上的条形图。 ```python categories = ['A', 'B', 'C'] values = [5, 7, 3] plt.bar(categories, values) plt.show() plt.barh(categories, values) plt.show() ``` #### 饼状图 - `pie`: 展现各部分占总体的比例分布情况。 ```python sizes = [15, 30, 45, 10] labels = ['Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'] plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%') plt.axis('equal') # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle. plt.show() ``` #### 图像显示 - `imshow`: 显示图像或者矩阵形式的数据作为热力图或其他颜色映射的形式[^2]。 ```python grid = np.random.rand(4, 4) plt.imshow(grid, cmap=plt.cm.gray_r) plt.colorbar() plt.show() ``` 除了上述提到的一些基本功能外,还有其他一些有用的绘图方法如直方图(`hist`)、箱型图(`boxplot`)等可以帮助更全面地分析数据集特征并可视化呈现出来。
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