matplotlib

plt.plot()绘制线性图

绘制单条线形图
绘制多条线形图
设置坐标系的比例plt.figure(figsize=(a,b))
设置图例legend()
设置轴的标识
图例保存
- fig = plt.figure()
- plt.plot(x,y)
- figure.savefig（）

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#绘制单条线形图
x = np.array([1,2,3,4,5])
y = x + 3

plt.plot(x,y)

#绘制多条线形图
plt.plot(x,y)
plt.plot(x+1,y-2)

#设置坐标系的比例plt.figure(figsize=(a,b))  图像变换，但是坐标值不变
plt.figure(figsize=(5,9))#放置在绘图的plot方法之前
plt.plot(x,y)

#设置图例legend()
plt.plot(x,y,label='x,y')
plt.plot(x+1,y-2,label='x+1,y-2')
plt.legend() #图例生效

#设置轴的标识
plt.plot(x,y)
plt.xlabel('ivanlee')
plt.ylabel('regina')
plt.title('ivanlee❤️regina')

#图例保存
fig = plt.figure()  #该对象的创建一定要放置在plot绘图之前
plt.plot(x,y,label='x,y')
fig.savefig('./123.png')

##曲线的样式和风格（自学）
plt.plot(x,y,c='red',alpha=0.5) 线条颜色和透明度

柱状图：plt.bar()

参数：第一个参数是索引。第二个参数是数据值。第三个参数是条形的宽度

plt.bar(x,y)

直方图

是一个特殊的柱状图，又叫做密度图
plt.hist()的参数
- bins
  可以是一个bin数量的整数值，也可以是表示bin的一个序列。默认值为10
- normed
  如果值为True，直方图的值将进行归一化处理，形成概率密度，默认值为False
- color
  指定直方图的颜色。可以是单一颜色值或颜色的序列。如果指定了多个数据集合,例如DataFrame对象，颜色序列将会设置为相同的顺序。如果未指定，将会使用一个默认的线条颜色
- orientation
  通过设置orientation为horizontal创建水平直方图。默认值为vertical

饼图

pie()，饼图也只有一个参数x
饼图适合展示各部分占总体的比例，条形图适合比较各部分的大小

arr=[11,22,31,15]
plt.pie(arr)

Labels:
labeldistance
autopct
explode 到圆心的距离

散点图scatter()

因变量随自变量而变化的大致趋势

x = np.array([1,3,5,7,9])
y = x ** 2 - 3
plt.scatter(x,y)

画爱心

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
T = np.linspace(0, 2 * np.pi, 1024)  # 角度范围 0-2*pi，划为1024等份
plt.axes(polar=True)    # 开启极坐标模式
plt.plot(T, 1. - np.sin(T), color="r")
plt.show()