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python matplotlib是如何画图的

发表于:2026-11-02 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2026年11月02日,python matplotlib是如何画图的,很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。1.引入matpltlib库
千家信息网最后更新 2026年11月02日python matplotlib是如何画图的

python matplotlib是如何画图的,很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。

    1.引入matpltlib库

    matplotlib是一种优秀的python数据可视化第三方库
    使用matpltlib库画图时,先将它引入,加载里面的pyplot,并命名为plt,然后使用plot函数画图

    import matplotlib.pyplot as plt #plt是引入模块的别名

    2.pyplot基础图标函数总结

    3.plot函数画图语法规则

    plot函数参数:plot([x],y,[format],**kwargs)

    各类语法太多啦,偷几张MOOC的图放上来~

    4.折线图

    from matplotlib import pyplot as plt

    #生成数据#横坐标数据从2017到2022,第三个参数可控制步长,可写可不写x = range(2017, 2022)#y对应纵坐标的值y1 = [49, 48, 45, 52, 50]y2 = [60, 62, 61, 65, 63]#生成图形plt.title("LMY and her mother's weight")plt.xlabel('year')plt.ylabel('kg')plt.plot(x, y1, color='green', label='LMY')plt.plot(x, y2, color='purple', label='mother')plt.grid(alpha=0.5)plt.legend(loc='upper right')#显示图形plt.show()

    4.散点图

    from matplotlib import pyplot as pltimport numpy as np# 生成数据# 横坐标数据从2017到2022,第三个参数可控制步长,可写可不写x = range(2017, 2022)# y对应纵坐标的值y1 = [49, 48, 45, 52, 50]y2 = [60, 62, 61, 65, 63]# 生成图形plt.title("LMY and her mother's weight")plt.xlabel('year')plt.ylabel('kg')# 点的大小area = np.pi*4**2plt.scatter(x, y1, s=area, c='yellow', alpha=1)plt.scatter(x, y2, s=area, c='blue', alpha=1)plt.legend()plt.yticks(())plt.show()

    5.直方图

    from matplotlib import pyplot as pltimport numpy as np# 生成数据# 横坐标数据从2017到2022,第三个参数可控制步长,可写可不写x = [2017, 2018, 2019, 2020, 2021]# y对应纵坐标的值y1 = [49, 48, 45, 52, 50]y2 = [60, 62, 61, 65, 63]# 生成图形plt.title("LMY and her mother's weight")plt.ylabel('frequency')plt.xlabel('kg')# 点的大小plt.hist(y1, bottom=None, color='purple')plt.hist(y2, bottom=None, color='pink')plt.show()# n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=50, normed=1, facecolor='green', alpha=0.75)'''arr:需要计算直方图的一维数组bins:直方图的柱数,可选项,默认为10normed:是否将得到的直方图向量归一化,默认为0facecolor:直方图颜色alpha:透明度'''

    6.条形图

    纵向

    from matplotlib import pyplot as pltimport numpy as nparr = np.arange(2017, 2022)x = [49, 48, 45, 52, 50]  # x轴y = [2017, 2018, 2019, 2020, 2021]rect = plt.bar(arr, x, width=0.5)plt.title('LMY')plt.xlabel('weight')plt.ylabel('year')plt.legend()plt.show()

    横向

    多条

    from matplotlib import pyplot as pltimport numpy as nparr = np.arange(2017, 2022)x1 = [49, 48, 45, 52, 50]  # x轴x2 = [60, 62, 61, 65, 63]y = [2017, 2018, 2019, 2020, 2021]rects1 = plt.bar(arr, x1, 0.5, color='purple', label='LMY')rects2 = plt.bar(arr, x2, 0.5, color='yellow', label='Mother', alpha=0.3)plt.title("LMY and her mother's weight")plt.xlabel('weight')plt.ylabel('year')plt.legend()plt.show()

    7.饼图

    from matplotlib import patches, pyplot as pltimport numpy as nplabel_list = ['49', '48', '45', '52', '50']size = [20, 20, 20, 20, 20]# 各部分的颜色color = ['red', 'pink', 'blue', 'green', 'purple']explode = [0, 0, 0.15, 0, 0]patches, l_text, p_text = plt.pie(size, explode=explode, colors=color, labels=label_list,                                  labeldistance=1.2, autopct="%1.2f%%", shadow=False, startangle=90, pctdistance=0.6)plt.axis('equal')plt.title("LMY's weight")plt.legend(loc='upper left')plt.show()

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    数据 生成 直方图 函数 参数 图形 可不 三个 横坐标 纵坐标 步长 控制 大小 语法 颜色 帮助 优秀 清楚 内容 别名 数据库的安全要保护哪些东西 数据库安全各自的含义是什么 生产安全数据库录入 数据库的安全性及管理 数据库安全策略包含哪些 海淀数据库安全审计系统 建立农村房屋安全信息数据库 易用的数据库客户端支持安全管理 连接数据库失败ssl安全错误 数据库的锁怎样保障安全 深圳市人人互联网科技有限公司 互联网扶贫科技 没上市的科技互联网公司 深圳互联网科技公司 卓越科技(互联网 ) 万达互联网科技 联恩商钥互联网科技有限公司 科技与互联网的利与弊 中盈科技互联网信息有限公司 金融科技与互联网金融相同和不同 南山科技园互联网公司有哪些 智腾互联网科技有限公司 中国航天科技大学国际工业互联网 2021互联网科技公司排名 山东星卡互联网科技有限公司官网 上海创道互联网络科技有限公司 郑州欣桑互联网科技有限公司 山东大美朱楼互联网科技有限公司 互联网科技新闻 云南互联网科技学费 科技金融是不是互联网金融 互联网科技集团 卓越科技(互联网 ) 宜安科技 互联网金融 友谊互联网络科技 齐家互联网科技有限公司 互联网高科技股票 互联网科技大奖都有哪些公司 伍佰万互联网科技怎么赚钱 杭州披云加互联网科技有限公司
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