Python可视化图表生成-Matplotlib

Python可视化图表生成-MatplotlibMatplotlib 是Python中类似 MATLAB 的绘图工具,熟悉 MATLAB 也可以很快的上手 Matplotlib 安装 折线图 散点图 三维散点图 三维平面图

Matplotlib 是Python中类似 MATLAB 的绘图工具,熟悉 MATLAB 也可以很快的上手 Matplotlib

安装

pip install matplotlib

图片
折线图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib

# 指定默认字体
matplotlib.rcParams\['font.sans-serif'\] = \['SimHei'\]
matplotlib.rcParams\['font.family'\] = 'sans-serif'
# 解决负号'-'显示为方块的问题
matplotlib.rcParams\['axes.unicode\_minus'\] = False

x = np.linspace(0, 2, 100)  # 创建等差数列 0-2之间100个

plt.plot(x, x, label="line1")  # 第一个参数为横坐标 第二个为纵坐标 第三个为曲线名字
plt.plot(x, x \*\* 2, label="line2")
plt.plot(x, x \*\* 3, label="line3")
plt.xlabel("x label")  # x轴名字
plt.ylabel("y label")  # y轴名字
plt.title("折线图")  # 图标名字
plt.legend()  # 显示图例
plt.show()  # 生成图表

图片

散点图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib

# 指定默认字体
matplotlib.rcParams\['font.sans-serif'\] = \['SimHei'\]
matplotlib.rcParams\['font.family'\] = 'sans-serif'
# 解决负号'-'显示为方块的问题
matplotlib.rcParams\['axes.unicode\_minus'\] = False

x = np.arange(0., 5., 0.2)  # 从0-5之间,产生等差数列,公差为0.2
plt.plot(x, x, "r--", x, x \*\* 2, "bs", x, x \*\* 3, "g^")  #
plt.xlabel("x label")  # x轴名字
plt.ylabel("y label")  # y轴名字
plt.title("折线图")  # 图标名字
plt.legend()  # 显示图例

plt.show()  # 生成图表

图片

三维散点图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib

# 指定默认字体
matplotlib.rcParams\['font.sans-serif'\] = \['SimHei'\]
matplotlib.rcParams\['font.family'\] = 'sans-serif'
# 解决负号'-'显示为方块的问题
matplotlib.rcParams\['axes.unicode\_minus'\] = False

data = np.random.randint(0, 255, size=\[40, 40, 40\])  # 产生随机数

x, y, z = data\[0\], data\[1\], data\[2\]  #
ax = plt.subplot(111, projection="3d")  # 创建三维绘图

ax.scatter(x\[:10\], y\[:10\], z\[:10\], c="y")  # 绘制散点
ax.scatter(x\[10:20\], y\[10:20\], z\[10:20\], c="r")
ax.scatter(x\[30:40\], y\[30:40\], z\[30:40\], c="g")

ax.set\_xlabel("X")  # x轴名字
ax.set\_ylabel("Y")  # y轴名字
ax.set\_zlabel("Z")  # z轴名字

plt.title("三维散点图")  # 图标名字
plt.legend()  # 显示图例
plt.show()  # 生成图表

图片

三维平面图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
from mpl\_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 指定默认字体
matplotlib.rcParams\['font.sans-serif'\] = \['SimHei'\]
matplotlib.rcParams\['font.family'\] = 'sans-serif'
# 解决负号'-'显示为方块的问题
matplotlib.rcParams\['axes.unicode\_minus'\] = False

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
X = np.arange(-4, 4, 0.25)
Y = np.arange(-4, 4, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)  #
R = np.sqrt(X \*\* 2 + Y \*\* 2)
Z = np.sin(R)
ax.plot\_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap="rainbow")  #

plt.show()  # 生成图表

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今天的文章Python可视化图表生成-Matplotlib分享到此就结束了,感谢您的阅读。

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