先看下jupyter和pycharm環(huán)境的差別
左邊是jupyter----------------------------------------------------------右邊是pycharm
以下都是使用pycharm環(huán)境
1.一個(gè)窗口畫(huà)出一個(gè)線性方程
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0,1,11)# 從0到1，個(gè)數(shù)為11的等差數(shù)列
print(x)
y = 2*x
plt.plot(x,y)
plt.show()
2.兩個(gè)窗口分別畫(huà)出一個(gè)線性方程
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0,1,11)# 從0到1，個(gè)數(shù)為11的等差數(shù)列
y1 = 2*x
y2 = 3*x
# 一個(gè)figure就是一個(gè)窗口
plt.figure()
plt.plot(x,y1)
# 一個(gè)figure就是一個(gè)窗口
plt.figure()
plt.plot(x,y2)
# 顯示
plt.show()
3.一個(gè)窗口畫(huà)出兩個(gè)線性方程
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0,1,11)# 從0到1，個(gè)數(shù)為11的等差數(shù)列
y1 = 2*x
y2 = 3*x
# 一個(gè)figure就是一個(gè)窗口
plt.figure()
plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2)
# 顯示
plt.show()
4.定義畫(huà)圖的樣式
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0,1,11)# 從0到1，個(gè)數(shù)為11的等差數(shù)列
y = 2*x
# 一個(gè)figure就是一個(gè)窗口
plt.figure(num=1)
plt.plot(x,y)
plt.figure(num=2)
# color是線條的顏色
plt.plot(x,y,color='red')
plt.figure(num=3)
# linestyle 是線條的樣式
plt.plot(x,y,linestyle='--')
plt.figure(num=4)
# linewidth 是線條的寬度
plt.plot(x,y,linewidth=3)
# 顯示
plt.show()
5.設(shè)置xy軸的范圍，標(biāo)簽，刻度
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0,1,11)# 從0到1，個(gè)數(shù)為11的等差數(shù)列
y = 2*x
plt.figure(num=1)# 這里是figure1
plt.plot(x,y)
plt.figure(num=2)# 這里是figure2
plt.plot(x,y)
plt.xlim(0,3)# 設(shè)置x軸范圍
plt.ylim(0,3)# 設(shè)置y軸范圍
plt.xlabel('this is x')# 設(shè)置x軸標(biāo)簽
plt.ylabel('this is y')# 設(shè)置y軸標(biāo)簽
plt.figure(num=3)# 這里是figure3
plt.plot(x,y)
# 設(shè)置x軸刻度
x_ticks = np.linspace(1,3,3)
plt.xticks(x_ticks)
plt.figure(num=4)# 這里是figure4
plt.plot(x,y)
plt.ylim(0,3)# 設(shè)置y軸范圍
plt.yticks([1,2],['bad','good'])# 設(shè)置y軸刻度
# 顯示
plt.show()
6.設(shè)置圖例
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0,1,11)# 從0到1，個(gè)數(shù)為11的等差數(shù)列
y1 = 2*x
y2 = 3*x
plt.figure()
plt.plot(x,y1,label='y1')
plt.plot(x,y2,label='y2')
plt.legend()
# 顯示
plt.show()
7.散點(diǎn)圖
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.randint(0,50,1024)
y = np.random.randint(0,50,1024)
plt.scatter(x,y,s=20)
# 隱藏 x 軸刻度
plt.xticks(())
# 顯示
plt.show()
8.柱狀圖
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
n = 6
x = np.arange(n)
print(x)
# 生成6個(gè)數(shù)，這6個(gè)數(shù)在0到1正態(tài)分布
y = np.random.uniform(0,1,n)
print(y)
plt.bar(x,y)
# 顯示
plt.show()
9.柱狀圖顯示高度
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
n = 6
X = np.arange(n)
Y = np.random.uniform(0,1,n)
plt.figure(num=1)
plt.bar(X,Y)
for x,y in zip(X,Y):
plt.text(x,y,y)
plt.figure(num=2)
plt.bar(X,Y)
for x,y in zip(X,Y):
plt.text(x,y,"%.2f"%y)
plt.figure(num=3)
plt.bar(X,Y)
for x,y in zip(X,Y):
plt.text(x,y,"%.2f"%y,ha='center')
plt.figure(num=4)
plt.bar(X,Y)
for x,y in zip(X,Y):
plt.text(x,y+0.01,"%.2f"%y,ha='center')
# 顯示
plt.show()
10.等高線圖
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def f(X,Y):
return X+Y
n = 256
x = np.linspace(0,3,n)
y = np.linspace(0,3,n)
X,Y=np.meshgrid(x,y)
plt.figure()
plt.contourf(X,Y,f(X,Y),4,cmap=plt.cm.hot)
plt.figure()
plt.contourf(X,Y,f(X,Y),9,cmap=plt.cm.hot)
plt.figure()
plt.contourf(X,Y,f(X,Y),9,cmap=plt.cm.hot)
plt.contour(X,Y,f(X,Y),9)
plt.figure()
plt.contourf(X,Y,f(X,Y),9,cmap=plt.cm.hot)
C = plt.contour(X,Y,f(X,Y),9)
plt.clabel(C,inline=True)
# 顯示
plt.show()
11.一個(gè)窗口多個(gè)子圖
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
# 兩行兩列的第一個(gè)位置，不加逗號(hào)也可以
plt.subplot(2,2,1)
plt.plot([0,1],[0,1])
# 兩行兩列的第二個(gè)位置，不加逗號(hào)也可以
plt.subplot(2,2,2)
plt.plot([0,2],[0,2])
# 兩行兩列的第三個(gè)位置，不加逗號(hào)也可以
plt.subplot(223)
plt.plot([0,3],[0,3])
# 兩行兩列的第四個(gè)位置，不加逗號(hào)也可以
plt.subplot(224)
plt.plot([0,4],[0,4])
plt.figure()
# 兩行兩列的第一個(gè)位置，不加逗號(hào)也可以
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot([0,1],[0,1])
# 兩行兩列的第二個(gè)位置，不加逗號(hào)也可以
plt.subplot(2,3,4)
plt.plot([0,2],[0,2])
# 兩行兩列的第三個(gè)位置，不加逗號(hào)也可以
plt.subplot(235)
plt.plot([0,3],[0,3])
# 兩行兩列的第四個(gè)位置，不加逗號(hào)也可以
plt.subplot(236)
plt.plot([0,4],[0,4])
# 顯示
plt.show()
12.常用子圖顯示
plt.figure(figsize=(20,10))
for i in range(40):
plt.subplot(4,10,i+1)
plt.xticks()
plt.yticks()
plt.grid(False)
plt.imshow(train_images[i],cmap=plt.cm.binary_r)
plt.title(train_labels[i])
plt.show()
13.格子布局放置子圖
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
# 三行三列的布局，從0行0列開(kāi)始，占一行三列
ax1 = plt.subplot2grid((3,3),(0,0),colspan=3,rowspan=1)
ax1.plot([0,1],[0,1])
ax1.set_title('this is ax1')
# 三行三列的布局，從1行0列開(kāi)始，占一行兩列
ax2 = plt.subplot2grid((3,3),(1,0),colspan=2,rowspan=1)
# 三行三列的布局，從1行2列開(kāi)始，占兩行一列
ax3 = plt.subplot2grid((3,3),(1,2),colspan=1,rowspan=2)
# 三行三列的布局，從2行0列開(kāi)始，占一行一列
ax4 = plt.subplot2grid((3,3),(2,0),colspan=1,rowspan=1)
# 三行三列的布局，從2行1列開(kāi)始，占一行一列
ax5 = plt.subplot2grid((3,3),(2,1),colspan=1,rowspan=1)
# 顯示
plt.show()
以上就是python可視化數(shù)據(jù)plt庫(kù)實(shí)例的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python可視化數(shù)據(jù)plt庫(kù)的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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