Python 图形绘制详细代码怎么写

这篇文章给大家介绍Python 图形绘制详细代码怎么写，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

1、条形图

下面介绍条形图的画法。

1.1 代码

import matplotlib.pyplot as plt



# x-coordinates of left sides of bars

left = [1, 2, 3, 4, 5]



# heights of bars

height = [10, 24, 36, 40, 5]



# labels for bars

tick_label = [&＃39;one&＃39;, &＃39;two&＃39;, &＃39;three&＃39;, &＃39;four&＃39;, &＃39;five&＃39;]



# plotting a bar chart

plt.bar(left, height, tick_label = tick_label,

        width = 0.8, color = [&＃39;red&＃39;, &＃39;green&＃39;])



# naming the x-axis

plt.xlabel(&＃39;x - axis&＃39;)

# naming the y-axis

plt.ylabel(&＃39;y - axis&＃39;)

# plot title

plt.title(&＃39;My bar chart!&＃39;)



# function to show the plot

plt.show()

1.2 输出

1.3 代码的部分解释

• 1）使用 plt.bar() 函数来绘制条形图。

• 2）x轴与height两个参数必须有。

• 3）可以通过定义 tick_labels 为 x 轴坐标指定另外的名称。

2、直方图

2.1 代码

import matplotlib.pyplot as plt



# frequencies

ages = [2,5,70,40,30,45,50,45,43,40,44,

        60,7,13,57,18,90,77,32,21,20,40]



# setting the ranges and no. of intervals

range = (0, 100)

bins = 10 



# plotting a histogram

plt.hist(ages, bins, range, color = &＃39;green&＃39;,

        histtype = &＃39;bar&＃39;, rwidth = 0.8)



# x-axis label

plt.xlabel(&＃39;age&＃39;)

# frequency label

plt.ylabel(&＃39;No. of people&＃39;)

# plot title

plt.title(&＃39;My histogram&＃39;)



# function to show the plot

plt.show()

2.2 输出

2.3 代码的部分解释

• 1）使用 plt.hist() 函数绘制直方图。

• 2）age列表作为频率传入函数。

• 3）可以通过定义包含最小值和最大值的元组来设置范围。

• 4）下一步是对值的范围进行“装箱”——即将整个值范围划分为一系列区间——然后计算落入每个区间的值的数量。 这里我们定义了 bins = 10。所以，总共有 100/10 = 10 个区间。

3、散点图

3.1 代码

import matplotlib.pyplot as plt



# x-axis values

x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

# y-axis values

y = [2,4,5,7,6,8,9,11,12,12]



# plotting points as a scatter plot

plt.scatter(x, y, label= "stars", color= "green",

            marker= "*", s=30)



# x-axis label

plt.xlabel(&＃39;x - axis&＃39;)

# frequency label

plt.ylabel(&＃39;y - axis&＃39;)

# plot title

plt.title(&＃39;My scatter plot!&＃39;)

# showing legend

plt.legend()



# function to show the plot

plt.show()

3.2 输出

3.3 代码的部分解释

• 1）使用 plt.scatter() 函数绘制散点图。

• 2）作为一条线，我们在这里也定义了 x 和相应的 y 轴值。

• 3）标记参数用于设置用作标记的字符。 它的大小可以使用 s 参数定义。

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