python常见绘图及代码

 

一、引言

 

在数据驱动的时代，将数据转化为直观的图形对于理解数据、发现模式和传达信息至关重要。Python作为一种功能强大且广受欢迎的编程语言，拥有丰富的绘图库，能满足不同场景下的数据可视化需求。本文将深入探讨Python中常见的绘图程序，包括Matplotlib、Seaborn、Plotly和Bokeh，并提供详细的代码示例。

 

二、Matplotlib：基础绘图的基石

 

2.1 简单折线图

 

Matplotlib是Python中最常用的绘图库之一，其 pyplot 子库提供了类似MATLAB的绘图接口。绘制简单折线图的代码如下：

 

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

 

x = np.linspace(0, 10, 100)

y = np.sin(x)

 

plt.plot(x, y)

plt.xlabel('X轴')

plt.ylabel('Y轴')

plt.title('正弦函数')

plt.show()

 

 

在这段代码中， np.linspace(0, 10, 100) 生成了从0到10的100个等间距数据点， np.sin(x) 计算了这些点的正弦值。 plt.plot(x, y) 绘制折线图， plt.xlabel 、 plt.ylabel 和 plt.title 分别设置坐标轴标签和标题， plt.show() 显示图形。

 

2.2 散点图

 

绘制散点图只需将 plot 函数替换为 scatter 函数：

 

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

 

x = np.random.randn(100)

y = np.random.randn(100)

 

plt.scatter(x, y)

plt.xlabel('X值')

plt.ylabel('Y值')

plt.title('随机散点图')

plt.show()

 

 

这里 np.random.randn(100) 生成100个服从标准正态分布的随机数， plt.scatter(x, y) 将这些点绘制成散点图。

 

2.3 柱状图

 

绘制柱状图使用 bar 函数：

 

import matplotlib.pyplot