python可视化------Matplotlib图形绘制

开篇

接上一篇python可视化------Matplotlib简单使用，这一篇我们来讲一讲如何使用Matplotlib库绘制一些常用的图形。

常用图形绘制

pyplot.bar条形图

条形图很简单，每个矩形表示一个离散数据的数量，可以方便我们直观的观察离散数据的数量。使用bar函数进行绘制。

#其中第一个列表表示每个矩形绘制时的起始位置，第二个参数表示矩形的高
#除此之外还有许多可选参数：
#width控制矩形宽度
#align可以控制矩形位于起始位置的中央，设置为center
#color设置颜色
#alpha设置透明度
plt.bar([1, 3, 5, 7, 9], [5, 4, 8, 12, 7] ,width=1,align='center',color='#342342')
plt.show()

通过pyplot.barh函数可以生成水平的条形图

#水平图
plt.barh([1, 3, 5, 7, 9], [5, 4, 8, 12, 7] ,align='center',color='#342342')
plt.show()

pyplot.bar极坐标图

是的，你没有看错，这个函数也可以画极坐标图，只不过要在图表上做点手脚，gca()函数可以获取我们当前使用的图表，我们将其polar属性设置为true就是极坐标系了。相对于直角坐标，极坐标有很多的特点，我们可以根据需求自己设置是否使用。

#准备十个随机数据
N = 10
#将一个圆进行十等分
x= np.linspace(0.0, 2 * np.pi, N,endpoint=False)
#产生十个随机的高度
y= np.random.rand(N)
#设置随机的宽度
width = np.pi / 5 * y
#设置极坐标系
plt.gca(polar=True)