用matplotlib生成图表

#matplotlib 小测试

import matplotlib.pyplot as plt     #导入绘图第三方库
plt.plot([4,1,5,3,2],[2,3,5,1,4],[-1,-5,-4,-5,9])    #绘图形拐点坐标赋值，并绘制2D图形
plt.savefig('test1',dpi=600)   #存储图形文件
plt.savefig('../picture/test1',dpi=600)
plt.axis('equal')  #纵横坐标相同，坐标轴上的极限点
plt.show()    #展示图形内容

#matplotlib综合测试

import matplotlib.pyplot as plt     #导入绘图第三方库
plt.plot([4,1,5,3,2],[2,3,5,1,4],[-1,-5,-4,-5,9])    #绘图形拐点坐标赋值，并绘制2D图形
plt.xlabel('Grade')
plt.ylabel('Course')
plt.savefig('test2',dpi=600)   #存储图形文件
plt.savefig('../picture/test2',dpi=600)
plt.axis('equal')  #纵横坐标相同，坐标轴上的极限点
plt.show()    #展示图形内容

#同一个绘图区域绘制多图
import numpy as np      #导入科学计算库
import matplotlib.pyplot as plt
a=np.arange(1,20,2)
plt.plot(a,a**2,'ro-',label='a')
plt.plot(a,a*(-1.5),'gx--',label='b')
plt.plot(a,a*-3.5,'y*',label='c')
plt.plot(a,a*4.5,'bs-',label='d')
plt.plot(a,a*5.5,'mH--',label='e')
plt.savefig('test3',dpi=600)
plt.savefig('../picture/test3',dpi=600)
plt.legend()
plt.show()

#多区域绘图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def f(t):
    return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t)
a=np.arange(0,5,0.02)
plt.subplot(322)
plt.plot(a,f(a))
plt.subplot(323)
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'-.',color='r')
plt.subplot(324)
plt.plot(a,np.sin(2*np.pi*a),'--',color='g')
plt.subplot(325)
plt.plot(a,np.tan(2*np.pi*a),':',color='m')
plt.savefig('test4',dpi=600)
plt.savefig('../picture/test4',dpi=600)
plt.show()

#饼图绘制
import matplotlib.pyplot as plt
labels='Frogs','Hogs','Dogs','Logs'
size=[15,30,45,10]
explode=(0,0,0,0)
plt.pie(size,explode,labels,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=90)
plt.axis('equal')
plt.show()

#直方图绘制
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
datearr=['2018Y','2019Y','2020Y','2021Y']
num_masks=np.asarray([45.4,50,62.2,77])
plt.bar(datearr,num_masks,width=0.3)
plt.xlabel('2018年--2021年',fontproperties='SimHei',fontsize=10)
plt.ylabel('数量/亿只',fontproperties='SimHei',fontsize=10)
plt.title('2018年——2021年中国大陆地区口罩生产量',fontproperties='SimHei',fontsize=15)
plt.savefig('test5',dpi=600)
plt.savefig('../picture/test5',dpi=600)
plt.show()