Pyplot基础图标函数：
| 函数 |
说明 |
| plt.plot(x,y,fmt,…) |
绘制一个坐标图 |
| plt.boxplot(data,notch,position) |
绘制一个箱形图 |
| plt.bar(left,height,width,bottom) |
绘制一个条形图 |
| plt.barh(width,bottom,left,height) |
绘制一个横向条形图 |
| plt.polar(theta, r) |
绘制极坐标图 |
| plt.pie(data, explode) |
绘制饼图 |
| plt.psd(x,NFFT=256,pad_to,Fs) |
绘制功率谱密度图 |
| plt.specgram(x,NFFT=256,pad_to,F) |
绘制谱图 |
| plt.cohere(x,y,NFFT=256,Fs) |
绘制X‐Y的相关性函数 |
| plt.scatter(x,y) |
绘制散点图，其中，x和y长度相同 |
| plt.step(x,y,where) |
绘制步阶图 |
| plt.hist(x,bins,normed) |
绘制直方图 |
| plt.contour(X,Y,Z,N) |
绘制等值图 |
| plt.vlines() |
绘制垂直图 |
| plt.stem(x,y,linefmt,markerfmt) |
绘制柴火图 |
| plt.plot_date() |
绘制数据日期 |
程序示例：
绘制饼图：
如下图：
绘制直方图：
如下图：
绘制极坐标：
# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N = 20;
theta =np.linspace(0.0, 2 * np.pi, N, endpoint=False);
radii = 10 *np.random.rand(N);
width = np.pi / 4* np.random.rand(N);
# 使用面向对象的方法绘制图像
ax =plt.subplot(111, projection='polar');
# left：数据点的其实角度, height：数据里中心点的距离高度,
# width：数据点的跨越角度大小（即扇形的角度）
bars =ax.bar(theta, radii, width, bottom=0.0);
for r,bar in zip(radii,bars):
bar.set_facecolor(plt.cm.viridis(r / 10.));
bar.set_alpha(0.5);
plt.show();
效果图如下：
绘制散点图：
效果图如下：
