matplotlib绘图3

#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