#scatter fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(3,3,1)#3行3列 第一个图 n=128 X=np.random.normal(0,1,n) Y=np.random.normal(0,1,n) T=np.arctan2(Y,X)#T用来上色的 #plt.axes([0.025,0.025,0.95,0.95])#显示的范围 ax.scatter(X,Y,s=75,c=T,alpha=.5)#s表示点的大小，c表示颜色,用T的值来给c上色 plt.xlim(-1.5,1.5) plt.xticks([]) plt.ylim(-1.5,1.5) plt.yticks([]) plt.xlabel("X") plt.ylabel("Y") plt.title("scatter") #bar fig.add_subplot(332) n=10 X=np.arange(n) Y1=(1-X/float(n))*np.random.uniform(0.5,1.0,n) Y2=(1-X/float(n))*np.random.uniform(0.5,1.0,n) plt.bar(X,+Y1,facecolor='#9999ff',edgecolor='red') #+Y1表示把柱状图画在横轴上面；facecolor配置柱子颜色；edgecolor配置柱子边缘颜色 plt.bar(X,-Y2,facecolor='#ff9999',edgecolor='green') #-Y2表示把柱状图画在横轴下面； for x,y in zip(X,Y1): plt.text(x+0.4, y+0.05, '%.2f'%y, ha='center', va='top') #添加注释；x+0.4, y+0.05表示注释的位置；'%.2f'%y表示注释的格式； #ha='center'注释的水平位置；va='bottom'注释在条的位置,top表示在条的里面，bottom表示在条的上面（外面） for x,y in zip(X,Y2): plt.text(x+0.4, -y-0.05, '%.2f'%y, ha='center', va='top') #Pie fig.add_subplot(333) n=20 Z=np.ones(n) Z[-1]*=2 plt.pie(Z,explode=Z*.05,colors=['%f'%(i/float(n)) for i in range(n)], labels=['%.2f'%(i/float(n)) for i in range(n)]) #plt.pie传入一个数组；explode=Z*.05表示每一个扇形里中心的距离；colors=['%f'%设置的为灰度颜色； #labels=标签，在此打印为颜色的值 plt.gca().set_aspect('equal')#set_aspect('equal')成为一个正的圆形，不是为椭圆 plt.xticks() plt.yticks() #Polar fig.add_subplot(334,polar=True)#polar=True为下面plt.plot(theta,radii)话极坐标图，做铺垫 #否则的话，为折线图 n=20 theta=np.arange(0.0,2*np.pi,2*np.pi/n)#0-2pi;2*np.pi/n为间隔 radii=10*np.random.rand(n)#radii为半径 plt.plot(theta,radii) #或者为plt.polar(theta,radii) #plt.polar(theta,radii) #heatmap热图 fig.add_subplot(335) from matplotlib import cm data=np.random.rand(3,3) cmap=cm.Blues#指定颜色cmap=cmap表示color map map=plt.imshow(data, interpolation='nearest', cmap=cmap,aspect='auto',vmin=0,vmax=1) #interpolation='nearest'表示最近插值 ；vmin=0,vmax=1代表颜色的调整；aspect='auto'自动调整大小； # #3D图 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D ax=fig.add_subplot(336,projection="3d") ax.scatter(1,1,3,s=100) #hot map 热力图 fig.add_subplot(313)#横跨3个位置 def f(x,y): return (1-x/2+x**5+y**3)*np.exp(-x**2-y**2) n=256 x=np.linspace(-3,3,n) y=np.linspace(-3,3,n) X,Y=np.meshgrid(x,y) plt.contourf(X,Y,f(X,Y),8,alpha=.75,cmap=plt.cm.hot) plt.savefig("./data/fig.png")#保存图形 plt.show()#显示图
