Python-实现图表绘制总结

最新推荐文章于 2025-05-31 06:00:00 发布

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#python #移动开发 #数据结构与算法

本文介绍如何使用Python的Numpy和Matplotlib库绘制多种类型的图表，包括直方图、条形图、折线图、散点图、饼状图、箱形图及包含多个图例的图表。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Numpy是Python开源的数值计算扩展，可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身数据结构要高效；

matplotlib是一个Python的图像框架，使用其绘制出来的图形效果和MATLAB下绘制的图形类似。

在使用Python绘制图表前，我们需要先安装两个库文件numpy和matplotlib

pip install numpy
pip install matplotlib

生成直方图

import numpy as np
from pylab import *

num=100
sigma=20

x=num+sigma*np.random.randn(20000)                    #样本数量

plt.hist(x,bins=100,color="green",normed=True)        #bins显示有几个直方,normed是否对数据进行标准化

plt.show()                                            #显示图像
plt.savefig()                                         #保存图片

运行结果：

生成条形图

import numpy as np
from pylab import *


value=[22,13,34]
index=["root","admin","lyshark"]
#index=np.arange(5)

plt.bar(left=index,height=value,color="green",width=0.5)

plt.show()

运行结果：

生成折线图

import numpy as np
from pylab import *

x=np.linspace(-10,10,100)
y=x**3
plt.plot(x,y,linestyle="--",color="green",marker="<")

plt.show()

运行结果：

生成散点图

import numpy as np
from pylab import *

x=np.random.randn(1000)
y=x+np.random.randn(1000)*0.5

plt.scatter(x,y,s=5,marker="<")            #s表示面积  Marker表示图形

plt.show()

运行结果：

生成饼状图

import numpy as np
from pylab import *
 
labels="cangjingkong","jizemingbu","boduoyejieyi","xiaozemaliya"
fracs=[45,10,30,15]

plt.axes(aspect=1)

explode=[0,0.05,0,0]
plt.pie(x=fracs,labels=labels,autopct="%0f%%",explode=explode)
plt.show()

运行结果：

生成箱形图

主要用于显示数据的分散情况。图形分为上边缘、上四分位数、中位数、下四分位数、下边缘。外面的点时异常值

import numpy as np
from pylab import *

np.random.seed(100)
data=np.random.normal(size=(1000,4),loc=0,scale=1)

labels=["A","B","C","D"]

plt.boxplot(data,labels=labels)

plt.show()

运行结果：

生成多个图例

import numpy as np
from pylab import *

x=np.arange(1,11,1)
          
plt.plot(x,x*2)
          
plt.plot(x,x*3)
          
plt.plot(x,x*4)
      
plt.legend(["BoDuoYeJieYi","CangJingKong","JiaTengYing"])
          
plt.show()

运行结果：

https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-08-16-6
https://blog.youkuaiyun.com/wsp_1138886114/article/details/80509375
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41988628/article/details/80652341

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