使用场景

大多数Matplotlib实用程序都位于pyplot子模块下，通常以plt别名导入

通过该库我们可以很容易的绘制出折线图、直方图、散点图、饼图等丰富的统计图，安装使用 pip install matplotlib 命令即可，Matplotlib 经常会与numpy 一起使用。

 

 

1.  折线图

from matplotlib import pyplot as plt

x = range(1, 7)

'''

figsize：设置图片的宽、高，单位为英寸

dpi：设置分辨率

color：颜色

linewidth：线的宽度

marker：折点样式

linestyle：线的样式，主要包括：'-'、'--'、'-.'、':'

marker='o'

'''

plt.figure(figsize=(8, 5), dpi=80)

y = [13, 15, 14, 16, 15, 17]

plt.title('折线图')

plt.xlabel('x 轴')

plt.ylabel('y 轴')

plt.plot(x, y, color='red',marker='o', linewidth=1, linestyle='--')

plt.show()

# 保存# plt.savefig('test.png')

 

 

 

 

from matplotlib import pyplot as plt

x = range(15, 25)

y1 = [50, 55, 58, 65, 70, 68, 70, 72, 75, 70]

y2 = [52, 53, 60, 63, 65, 68, 75, 80, 85, 72]

plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=80)

plt.title('体重年龄折线图')

plt.xlabel('年龄（岁）')

plt.ylabel('体重（kg）')

plt.plot(x, y1, color='red', label='张三')

plt.plot(x, y2, color='blue', label='李四')

# 添加网格，alpha 为透明度

plt.grid(alpha=0.5)

# 添加图例

plt.legend(loc='upper right')

plt.show()

2.  子图

 

from matplotlib import pyplot as plt

import numpy as np

a = np.arange(1, 30)

# 划分子图

fig, axs = plt.subplots(2, 2)

# 绘制子图

axs1 = axs[0, 0]

axs2 = axs[0, 1]

axs3 = axs[1, 0]

axs4 = axs[1, 1]

axs1.plot(a, a)

axs2.plot(a, np.sin(a))

axs3.plot(a, np.log(a))

axs4.plot(a, a ** 2)

plt.show()

 

 

3.  散点图

from matplotlib import pyplot as plt

import numpy as np

x = np.arange(0, 20)

# 生成随机数

y = np.random.randint(0, 20, size=20)

plt.title('散点图')

plt.xlabel('x 轴')

plt.ylabel('y 轴')

plt.plot(x, y, 'ob')

plt.show()

4.  直方图

from matplotlib import pyplot as plt

import numpy as np

# 生成随机数

d1 = np.random.randn(5000)

d2 = np.random.randn(4000)

'''

bins：直方图条目数

alpha：透明度

label：图例名

'''

plt.hist(d1, bins=50, label = 'label1', alpha=0.8)

plt.hist(d2, bins=50, label = 'label2', alpha=0.5)

plt.grid(alpha=0.3)

plt.title('直方图')

plt.xlabel('x 轴')

plt.ylabel('y 轴')

# 显示图例

plt.legend()

plt.show()

5.  条形图

from matplotlib import pyplot as plt

import numpy as np

arr = np.arange(4)

x = ['张三', '李四', '王五', '赵六']

y = [77, 79, 70, 70]

'''

width：长条形宽度

label：图例名

'''

rects = plt.bar(arr, y, width=0.3, label='语文')

'''

参数1：中点坐标

参数2：显示值

'''

plt.xticks([idx for idx in range(len(x))], x)

plt.title('学生成绩条形图')

plt.xlabel('姓名')

plt.ylabel('成绩')

plt.legend()

# 在条形图上加标注

for rect in rects:

height = rect.get_height()

plt.text(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height, str(height), ha='center', va='bottom')

plt.show()

6.  横置

from matplotlib import pyplot as plt

import numpy as np

arr = np.arange(4)

y = ['张三', '李四', '王五', '赵六']

x = [88, 79, 70, 66]

plt.barh(range(4), x, 0.4, label='语文')

plt.yticks(range(4), y)

plt.xlabel('成绩')

plt.ylabel('姓名')

plt.title('学生成绩条形图')

plt.legend(loc='upper right')

for x, y in enumerate(x):

plt.text(y + 0.2, x - 0.1, '%s' % y)

plt.show()

 

from matplotlib import pyplot as plt

import numpy as np

arr = np.arange(4)

x = ['张三', '李四', '王五', '赵六']

y1 = [88, 75, 77, 66]

y2 = [77, 79, 70, 70]

'''

width：长条形宽度

label：图例名

'''

rects1 = plt.bar(arr, y1, width=0.3, label='语文')

rects2 = plt.bar(arr + 0.3, y2, width=0.3, label='数学')

'''

参数1：中点坐标

参数2：显示值

参数3：间距

'''

plt.xticks([idx + 0.15 for idx in range(len(x))], x, rotation=10)

plt.title('学生成绩条形图')

plt.xlabel('姓名')

plt.ylabel('成绩')

plt.legend()

# 编辑文本

for rect in rects1:

height = rect.get_height()

plt.text(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height, str(height), ha='center', va='bottom')

for rect in rects2:

height = rect.get_height()

plt.text(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height, str(height), ha='center', va='bottom')

plt.show()

7.  饼图

import matplotlib.pyplot as plt

label_list = ['第一部分', '第二部分', '第三部分']

size = [50, 30, 20]

# 各部分颜色

color = ['red', 'green', 'blue']

# 各部分突出值

explode = [0, 0.1, 0]

'''

explode：设置各部分突出

label：设置图例显示内容

labeldistance：设置图例内容距圆心位置

autopct：设置圆里面文本

shadow：设置是否有阴影

startangle：起始角度，默认从 0 开始逆时针转

pctdistance：设置圆内文本距圆心距离

l_text：圆内部文本

p_text：圆外部文本

'''

patches, l_text, p_text = plt.pie(size, explode=explode, colors=color, labels=label_list, labeldistance=1.1, autopct="%1.1f%%", shadow=False, startangle=90, pctdistance=0.6)

# 设置横轴和纵轴大小相等，这样饼才是圆的

plt.axis('equal')

plt.legend(loc='upper left')

plt.show()

 

其他连接：史上最全最详细python绘图手册（看我就够）——Matplotlib绘图详解