Matplotlib常用图形

导入matplotlib的简写形式:

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

一、线性图

要画Matplotlib图形时，都需要先创建一个图形fig 和一个坐标轴ax。创建图形与坐标轴的最简单做法是：

import matplotlib.pyplot as plt#导入模块
fig = plt.figure(figsize=(10,10))
ax = plt.axes()

然后需要用plot函数绘制线性图：

plt.plot(x,+1,'--g')

'--g'是表示画一条由'--'构成的绿色的虚线，'g'代表演示的缩写，'--'代表画什么样的线。

设置图形标签

图形标签与坐标轴标题是最简单的标签，设置方法如下：

plt.plot(x, np.sin(x))
plt.title("A Sine Curve")#图片的名字
plt.xlabel("x")#横坐标的名字
plt.ylabel("sin(x)");#纵坐标的名字

二、散点图

使用scatter函数画散点图(在数据量较大时，plot的效率将大大高于scatter)

    fig = plt.figure(figsize=(10,10))
    plt.scatter(x,y,s=area,alpha=0.5)#x,y代表坐标,s代表面积,alpha代表透明度
    plt.scatter(x2,y2,s=area,c="green",alpha=0.6)#c代表颜色
    plt.scatter(x3,y3,s=area,marker='v',alpha=0.7)#marker代表标记样式
    plt.savefig('Task3/img/T1.png')
    plt.show()

三、直方图

使用hist函数进行绘制

plt.hist(data,bins=30, normed=0, facecolor="red", alpha=0.7)

参数作用

data 绘图数据

bins 直方图的长条形数目，可选项，默认为10

normed 是否将得到的直方图向量归一化，可选项，默认为0，代表不归一化，显示频数。normed=1，表示归一化，显示频率。

facecolor

长条形的颜色

edgecolor 长条形边框的颜色

alpha 透明度

四、饼图
使用pie函数进行绘制

labels = 'A','B','C','D'
sizes = [10,20,10,60]
plt.pie(sizes,labels=labels,explode = (0,0.1,0,0),autopct='%1.1f')

参数	作用
x	每一块的比例，如果`sum(x) > 1`会使用`sum(x)`归一化
labels	饼图外侧显示的说明文字
explode	(每一块)离开中心距离
startangle	起始绘制角度,默认图是从x轴正方向逆时针画起,如设定=90则从y轴正方向画起
shadow	在饼图下面画一个阴影。默认值：`False`，即不画阴影
autopct	控制饼图内百分比设置(显示百分号为'%1.1f%%')
radius	控制饼图半径，默认值为1
wedgeprops	字典类型，可选参数，默认值：`None`。参数字典传递给`wedge`对象用来画一个饼图。

具体例子见头歌：Matplotlib接口和常用图形 (educoder.net)

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