Python 图形绘制详细代码怎么写

这篇文章给大家介绍Python 图形绘制详细代码怎么写，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

1、条形图

下面介绍条形图的画法。

1.1 代码

import matplotlib.pyplot as plt# x-coordinates of left sides of barsleft = [1, 2, 3, 4, 5]# heights of barsheight = [10, 24, 36, 40, 5]# labels for barstick_label = ['one', 'two', 'three', 'four', 'five']# plotting a bar chartplt.bar(left, height, tick_label = tick_label,        width = 0.8, color = ['red', 'green'])# naming the x-axisplt.xlabel('x - axis')# naming the y-axisplt.ylabel('y - axis')# plot titleplt.title('My bar chart!')# function to show the plotplt.show()

1.2 输出

1.3 代码的部分解释

• 1）使用 plt.bar() 函数来绘制条形图。

• 2）x轴与height两个参数必须有。

• 3）可以通过定义 tick_labels 为 x 轴坐标指定另外的名称。

2、直方图

2.1 代码

import matplotlib.pyplot as plt# frequenciesages = [2,5,70,40,30,45,50,45,43,40,44,        60,7,13,57,18,90,77,32,21,20,40]# setting the ranges and no. of intervalsrange = (0, 100)bins = 10 # plotting a histogramplt.hist(ages, bins, range, color = 'green',        histtype = 'bar', rwidth = 0.8)# x-axis labelplt.xlabel('age')# frequency labelplt.ylabel('No. of people')# plot titleplt.title('My histogram')# function to show the plotplt.show()

2.2 输出

2.3 代码的部分解释

• 1）使用 plt.hist() 函数绘制直方图。

• 2）age列表作为频率传入函数。

• 3）可以通过定义包含最小值和最大值的元组来设置范围。

• 4）下一步是对值的范围进行“装箱”——即将整个值范围划分为一系列区间——然后计算落入每个区间的值的数量。 这里我们定义了 bins = 10。所以，总共有 100/10 = 10 个区间。

3、散点图

3.1 代码

import matplotlib.pyplot as plt# x-axis valuesx = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]# y-axis valuesy = [2,4,5,7,6,8,9,11,12,12]# plotting points as a scatter plotplt.scatter(x, y, label= "stars", color= "green",            marker= "*", s=30)# x-axis labelplt.xlabel('x - axis')# frequency labelplt.ylabel('y - axis')# plot titleplt.title('My scatter plot!')# showing legendplt.legend()# function to show the plotplt.show()

3.2 输出

3.3 代码的部分解释

• 1）使用 plt.scatter() 函数绘制散点图。

• 2）作为一条线，我们在这里也定义了 x 和相应的 y 轴值。

• 3）标记参数用于设置用作标记的字符。 它的大小可以使用 s 参数定义。

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