1.环境
系统：windows10
python版本：python3.6.1
使用的库：matplotlib，numpy
2.numpy库产生随机数几种方法
import numpy as np
numpy.random
rand(d0, d1, ..., dn)
In [2]: x=np.random.rand(2,5)
In [3]: x
Out[3]:
array([[ 0.84286554, 0.50007593, 0.66500549, 0.97387807, 0.03993009],
[ 0.46391661, 0.50717355, 0.21527461, 0.92692517, 0.2567891 ]])
randn(d0, d1, ..., dn)查询结果为标准正态分布
In [4]: x=np.random.randn(2,5)
In [5]: x
Out[5]:
array([[-0.77195196, 0.26651203, -0.35045793, -0.0210377 , 0.89749635],
[-0.20229338, 1.44852833, -0.10858996, -1.65034606, -0.39793635]])
randint(low,high,size)
生成low到high之间（半开区间 [low, high)），size个数据
In [6]: x=np.random.randint(1,8,4)
In [7]: x
Out[7]: array([4, 4, 2, 7])
random_integers(low,high,size)
生成low到high之间（闭区间 [low, high)），size个数据
In [10]: x=np.random.random_integers(2,10,5)
In [11]: x
Out[11]: array([7, 4, 5, 4, 2])
3.散点图
x x轴
y y轴
s 圆点面积
c 颜色
marker 圆点形状
alpha 圆点透明度 #其他图也类似这种配置
N=50# height=np.random.randint(150,180,20)# weight=np.random.randint(80,150,20)
x=np.random.randn(N)
y=np.random.randn(N)
plt.scatter(x,y,s=50,c='r',marker='o',alpha=0.5)
plt.show()
4.折线图
x=np.linspace(-10000,10000,100) #将-10到10等区间分成100份
y=x**2+x**3+x**7
plt.plot(x,y)
plt.show()
折线图使用plot函数
5.条形图
N=5
y=[20,10,30,25,15]
y1=np.random.randint(10,50,5)
x=np.random.randint(10,1000,N)
index=np.arange(N)
plt.bar(left=index,height=y,color='red',width=0.3)
plt.bar(left=index+0.3,height=y1,color='black',width=0.3)
plt.show()
orientation设置横向条形图
N=5
y=[20,10,30,25,15]
y1=np.random.randint(10,50,5)
x=np.random.randint(10,1000,N)
index=np.arange(N)# plt.bar(left=index,height=y,color='red',width=0.3)# plt.bar(left=index+0.3,height=y1,color='black',width=0.3)#plt.barh() 加了h就是横向的条形图，不用设置orientation
plt.bar(left=0,bottom=index,width=y,color='red',height=0.5,orientation='horizontal')
plt.show()
6.直方图
m1=100
sigma=20
x=m1+sigma*np.random.randn(2000)
plt.hist(x,bins=50,color="green",normed=True)
plt.show()
# #双变量的直方图# #颜色越深频率越高# #研究双变量的联合分布
#双变量的直方图#颜色越深频率越高#研究双变量的联合分布
x=np.random.rand(1000)+2
y=np.random.rand(1000)+3
plt.hist2d(x,y,bins=40)
plt.show()
7.饼状图
#设置x,y轴比例为1：1，从而达到一个正的圆
#labels标签参数,x是对应的数据列表,autopct显示每一个区域占的比例,explode突出显示某一块,shadow阴影
labes=['A','B','C','D']
fracs=[15,30,45,10]
explode=[0,0.1,0.05,0]#设置x,y轴比例为1：1，从而达到一个正的圆
plt.axes(aspect=1)#labels标签参数,x是对应的数据列表,autopct显示每一个区域占的比例,explode突出显示某一块,shadow阴影
plt.pie(x=fracs,labels=labes,autopct="%.0f%%",explode=explode,shadow=True)
plt.show()
8.箱型图
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=1000)#sym 点的形状，whis虚线的长度plt.boxplot(data,sym="o",whis=1.5)plt.show()
#sym 点的形状，whis虚线的长度
一、环境准备
linux ubuntu 下需安装下面三个包：
Numpy, Scipy,Matplotlib
分别输入下面的代码进行安装：
[plain] view plain copy
pip install numpy
pip install scipy
sudo apt-get install python-matplotlib
测试是否安装成功
[html] view plain copy
python
>>> import pylab
如果没有报错则安装成功
二、开始画图
1. 画最简单的直线图
代码如下：
[python] view plain copy
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=[0,1]
y=[0,1]
plt.figure()
plt.plot(x,y)
plt.savefig("easyplot.jpg")
结果如下：
代码解释：
[python] view plain copy
#x轴，y轴
x=[0,1]
y=[0,1]
#创建绘图对象
plt.figure()
#在当前绘图对象进行绘图（两个参数是x,y轴的数据）
plt.plot(x,y)
#保存图象
plt.savefig("easyplot.jpg")
2. 给图加上标签与标题
上面的图没有相应的X，Y轴标签说明与标题
在上述代码基础上，可以加上这些内容
代码如下：
[python] view plain copy
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=[0,1]
y=[0,1]
plt.figure()
plt.plot(x,y)
plt.xlabel("time(s)")
plt.ylabel("value(m)")
plt.title("A simple plot")
结果如下：
代码解释：
[python] view plain copy
plt.xlabel("time(s)") #X轴标签
plt.ylabel("value(m)") #Y轴标签
plt.title("A simple plot") #标题
3. 画sinx曲线
代码如下：
[python] view plain copy
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#设置x,y轴的数值（y=sinx）
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)
#创建绘图对象，figsize参数可以指定绘图对象的宽度和高度，单位为英寸，一英寸=80px
plt.figure(figsize=(8,4))
#在当前绘图对象中画图（x轴,y轴,给所绘制的曲线的名字，画线颜色，画线宽度）
plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2)
#X轴的文字
plt.xlabel("Time(s)")
#Y轴的文字
plt.ylabel("Volt")
#图表的标题
plt.title("PyPlot First Example")
#Y轴的范围
plt.ylim(-1.2,1.2)
#显示图示
plt.legend()
#显示图
plt.show()
#保存图
plt.savefig("sinx.jpg")
结果如下：
4. 画折线图
代码如下：
[python] view plain copy
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#X轴，Y轴数据
x = [0,1,2,3,4,5,6]
y = [0.3,0.4,2,5,3,4.5,4]
plt.figure(figsize=(8,4)) #创建绘图对象
plt.plot(x,y,"b--",linewidth=1) #在当前绘图对象绘图（X轴，Y轴，蓝色虚线，线宽度）
plt.xlabel("Time(s)") #X轴标签
plt.ylabel("Volt") #Y轴标签
plt.title("Line plot") #图标题
plt.show() #显示图
plt.savefig("line.jpg") #保存图
结果如下：
