Matplotlib(嵩老师.)

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Matplotlib 库的使用

Matplotlib 库有各种可视化类构成，内部结构复杂，受Matlab启发

matplotlib.pyplot是绘制个类可视化图形的命令子库相当于快捷方式

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([3,1,4,5,20])
# plt.plot(x,y) 当有两个以上参数是，按照X轴和Y轴顺序绘制数据点
# plt.axis([-1,10,0,6])-1,10表示x轴，0，6表示y轴
plt.ylabel('grade')
plt.savefig('test',dpi=600) # png文件
# plt.savefig() 将输出图形存储为文件。默认png格式，可以通过dpi修改输出质量
plt.show()

pyplot的绘图区域

plt.subplot(nrows,ncols,plot_number)

例：plt.subplot(3,2,4) 三行两列，第四个

在全局绘图区域中创建一个分区体系，并定位到一个子绘图区域

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pyplot 饼图的绘图

import matplotlib.pyplot as plt
labels = 'Frogs','Hogs','Dogs','Logs'
sizes = [15,30,45,10]
explode = (0,0.1,0,0)plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,autopct='%1.1f%%',shadow=False,startangle=90)
plt.axis('equal') # 这个是会变成正方形的图
plt.show()

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pyplot直方图的绘制

plt.hist()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(0)
mu,sigma = 100,20 # 均值和标准差
a = np.random.normal(mu,sigma,size=100)plt.hist(a,20,normed=1,histtype='stepfilled',facecolor='b',alpha=0.75)
# 这函数中的bin 就是 20 这个数就是直方图的个数
plt.title('Histogram')
plt.show()

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pyplot极坐标图的绘制

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltN = 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)ax = plt.subplot(111,projection='polar')
bars = ax.bar(theta,radii,width=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()

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pyplot散点图的绘制

面向对象绘制极坐标

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltfig,ax = plt.subplots()
ax.plot(10*np.random.randn(100),10*np.random.randn(100),'o')
ax.set_title('Simple Scatter')plt.show()

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pyplot的基础图标函数

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

ple.specgram(x,NFFT=256,pad_to,F) 绘制谱图

plt.cohere(x,y,NFFT=256,Fs) 绘制X-Y的xiangguan.性函数

plt.scatter(x,y) 绘制散点图，其中，x和y长度相同