读书笔记5基于matplotlib画图

一、导入需要的模块

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import scipy.stats as stats

二、画基本图形

1、plot画图

y=np.random.randn(100)
plt.plot(y,‘b-‘)
plt.xlabel(‘x‘)
plt.ylabel(‘y‘)
plt.title(u‘title‘)
plt.show()

可选参数如下所示：

也可以通过更改参数来改变画图效果

x=np.cumsum(np.random.rand(100))
plt.plot(y,label=‘line label‘,color=‘r‘,linestyle=‘-‘,marker=‘o‘)
plt.show()

可选的参数有

2、scatter画图，使用两个相同大小的一维数组产生。

例如：数据服从正态分布，相关系数是0.5

z=np.random.randn(100,2)
z[:,1]=0.5*z[:,0]+np.sqrt(0.5)*z[:,1]
x=z[:,0];
y=z[:,1];
plt.scatter(x,y);
plt.show()

参数也是可以修改的例如：

z=np.random.randn(100,2)
z[:,1]=0.5*z[:,0]+np.sqrt(0.5)*z[:,1]
x=z[:,0];
y=z[:,1];
plt.scatter(x,y,marker=‘s‘,c=‘r‘);
plt.show()

3、画条形图bar,需要两个一位数组，第一个是横坐标，每个条形图的开始位置；纵坐标是条形图的高度

y=np.random.rand(5);
x=np.arange(5);
plt.bar(x,y)
plt.show()

修改他的显示属性,可以使用一个颜色数组来指定每个条形图的颜色。

y=np.random.rand(5);
x=np.arange(5);
colors=[‘#FF0000‘,‘#FFFF00‘,‘#00FF00‘,‘#00FFFF‘,‘#0000FF‘]
plt.bar(x,y,width=0.5,color=colors,edgecolor=‘#000000‘,linewidth=5)
plt.show()

4、pie图表，使用一个一维数组来表示，不要求累加和是1，可以使人以大小的正数。

x=np.arange(1,8);
labels=[‘label1‘,‘label2‘,‘label3‘,‘label4‘,‘label5‘,‘label6‘,‘label7‘]
plt.pie(x,labels=labels)
plt.show()

5、直方图hist，需要一个数组，bins参数表示将数据分成几组，默认是10组。

x=np.random.randn(2000);
plt.hist(x,bins=30);
plt.show()

如果想要生成累计直方图需要使参数cumulative为true

x=np.random.randn(1000);
plt.hist(x,bins=20,cumulative=True);
plt.show()

6、在同一个图上画出多张图表，需要首先使用figure()函数生成一个画板，画子图时需要使用sp=add_subplot(m,n,p)来表示子图。m表示行，n表示列，p表示第几个图。

返回的是子图的句柄用于设置一些参数。最后要想显示出来需要使用draw()函数，将这些子图画在画板上，然后用show()函数显示出来。

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(2, 2, 1)
y = np.random.randn(100)
plt.plot(y);
ax.set_title(‘1‘)

y = np.random.rand(5)
x = np.arange(5)
ax = fig.add_subplot(2, 2, 2)
plt.bar(x, y)
ax.set_title(‘2‘);

y = np.random.rand(5)
y = y / np.sum(y)
y[y < .05] = .05
ax = fig.add_subplot(2, 2, 3)
plt.pie(y)
ax.set_title(‘3‘)

plt.draw()
plt.show()