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Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式。这里将会探索 matplotlib 的常见用法。
import matplotlib.pyplot as plt
x=[1,2,3,4,5] y=[5,7,4,3,1]
#1. 确定柱状图数量,可以认为是x方向刻度和y方向刻度
color=['red','black','peru','orchid','deepskyblue'] x_label=['pop','classic','pure','blue','electronic']
plt.xticks(x, x_label) plt.bar(x, y,color=color)
#2. 绘制x刻度标签绘制y刻度标签
plt.grid(True,linestyle=':',color='r',alpha=0.6) plt.show()
x → 为一个标量序列,确定x轴刻度数目
height → 确定y轴的刻度
width → 单个直方图的宽度
bottom → 设置y边界坐标轴起点
color → 设置直方图颜色(只给出一个值表示全部使用该颜色,若赋值颜色列表则会逐一染色,若给出颜色列表数目少于直方图数目则会循环利用)
#3、设置网格刻度
#4、展示图象
import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure(num=1, figsize=(4, 4)) plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]) plt.show()
#1、基础绘图
#2、创建自定义图像
其中表示figure 的大小为宽、长(单位为inch)
#3、依次将坐标连接起来,以此表示该直线线模型的图像
#4、显示图像
这里我们直接用了plot()函数画了一个坐标图,这是一个封装好的函数,我们输入参数,就可直接生成此样式的图
#导入matplotlib的pyplot模块
import matplotlib.pyplot as plt
#1、基础绘图
fig = plt.figure()
#2、生成一个图框换句话说就是生成了一个画板
plt.plot([1, 2, 3, 4], [8, 3, 7, 30], color='yellow', linewidth=3)
#4、依次将坐标(1,8),(2,3),(3,7),(4,30)连接起来,以此表示该折线模型的图像
#"color"表示折线颜色 为黄色;
#线宽为3;
plt.xlim(0.3, 4)
#5、显示的是x轴的作图范围
plt.show()
#、显示图像
读到这里,这篇“如何使用Python matplotlib绘制简单的柱形图、折线图和直线图”文章已经介绍完毕,想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会,如果想了解更多相关内容的文章,欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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