科研必会Python库之 Matplotlib库教程9(三)

简介: 科研必会Python库之 Matplotlib库教程

9.2设置图标大小


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = np.array([1, 4, 9, 16, 7, 11, 23, 18])
sizes = np.array([20,50,100,200,500,1000,60,90])
plt.scatter(x, y, s=sizes)
plt.show()

image.png

9.3自定义点的颜色


image.png

9.4两组散点图


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])
plt.scatter(x, y, color = 'hotpink')
x = np.array([2,2,8,1,15,8,12,9,7,3,11,4,7,14,12])
y = np.array([100,105,84,105,90,99,90,95,94,100,79,112,91,80,85])
plt.scatter(x, y, color = '#88c999')
plt.show()

image.png

9.5使用随机数来设置散点图


(此处敲黑板,随机数画图,科研必备,不能说太直白[手动狗头])

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 随机数生成器的种子
np.random.seed(19680801)
N = 50
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
colors = np.random.rand(N)
area = (30 * np.random.rand(N))**2  # 0 to 15 point radii
plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5) # 设置颜色及透明度
plt.title("RUNOOB Scatter Test") # 设置标题
plt.show()

image.png

10.柱形图绘制


10.1 默认参数绘制


我们可以使用 pyplot 中的 bar() 方法来绘制柱形图。

bar() 方法语法格式如下:

matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8, bottom=None,  align='center', data=None, kwargs)

参数说明:

x:浮点型数组,柱形图的 x 轴数据。

height:浮点型数组,柱形图的高度。

width:浮点型数组,柱形图的宽度。

bottom:浮点型数组,底座的 y 坐标,默认 0。

align:柱形图与 x 坐标的对齐方式,‘center’ 以 x 位置为中心,这是默认值。 ‘edge’:将柱形图的左边缘与 x 位置对齐。要对齐右边缘的条形,可以传递负数的宽度值及 align=‘edge’。

kwargs:其他参数。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array(["Runoob-1", "Runoob-2", "Runoob-3", "C-RUNOOB"])
y = np.array([12, 22, 6, 18])
plt.bar(x,y)
plt.show()

image.png

10.2 垂直绘制


垂直方向的柱形图可以使用 barh() 方法来设置:

image.png

10.3 自定义各个柱形的颜色


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array(["Runoob-1", "Runoob-2", "Runoob-3", "C-RUNOOB"])
y = np.array([12, 22, 6, 18])
plt.bar(x, y,  color = ["#4CAF50","red","hotpink","#556B2F"])
plt.show()

image.png

10.4柱形图宽度


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array(["Runoob-1", "Runoob-2", "Runoob-3", "C-RUNOOB"])
y = np.array([12, 22, 6, 18])
plt.bar(x, y, width = 0.1)
plt.show()

image.png

11.饼图


11.1 默认参数绘制


我们可以使用 pyplot 中的 pie() 方法来绘制饼图。

pie() 方法语法格式如下:

matplotlib.pyplot.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=0, 0, frame=False, rotatelabels=False, *, normalize=None, data=None)

参数说明:


x:浮点型数组,表示每个扇形的面积。

explode:数组,表示各个扇形之间的间隔,默认值为0。

labels:列表,各个扇形的标签,默认值为 None。

colors:数组,表示各个扇形的颜色,默认值为 None。

autopct:设置饼图内各个扇形百分比显示格式,%d%% 整数百分比,%0.1f 一位小数, %0.1f%% 一位小数百分比, %0.2f%% 两位小数百分比。

labeldistance:标签标记的绘制位置,相对于半径的比例,默认值为 1.1,如 <1则绘制在饼图内侧。

pctdistance::类似于 labeldistance,指定 autopct 的位置刻度,默认值为 0.6。

shadow::布尔值 True 或 False,设置饼图的阴影,默认为 False,不设置阴影。

radius::设置饼图的半径,默认为 1。

startangle::起始绘制饼图的角度,默认为从 x 轴正方向逆时针画起,如设定 =90 则从 y 轴正方向画起。

counterclock:布尔值,设置指针方向,默认为 True,即逆时针,False 为顺时针。

wedgeprops :字典类型,默认值 None。参数字典传递给 wedge 对象用来画一个饼图。例如:wedgeprops={‘linewidth’:5} 设置 wedge 线宽为5。

textprops :字典类型,默认值为:None。传递给 text 对象的字典参数,用于设置标签(labels)和比例文字的格式。

center :浮点类型的列表,默认值:(0,0)。用于设置图标中心位置。

frame :布尔类型,默认值:False。如果是 True,绘制带有表的轴框架。

rotatelabels :布尔类型,默认为 False。如果为 True,旋转每个 label 到指定的角度。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
y = np.array([35, 25, 25, 15])
plt.pie(y)
plt.show()

image.png

11.2设置饼图各个扇形的标签与颜色


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
y = np.array([35, 25, 25, 15])
plt.pie(y,
        labels=['A','B','C','D'], # 设置饼图标签
        colors=["#d5695d", "#5d8ca8", "#65a479", "#a564c9"], # 设置饼图颜色
       )
plt.title("RUNOOB Pie Test") # 设置标题
plt.show()

image.png

11.3突出显示第二个扇形,并格式化输出百分比


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
y = np.array([35, 25, 25, 15])
plt.pie(y,
        labels=['A','B','C','D'], # 设置饼图标签
        colors=["#d5695d", "#5d8ca8", "#65a479", "#a564c9"], # 设置饼图颜色
        explode=(0, 0.2, 0, 0), # 第二部分突出显示,值越大,距离中心越远
        autopct='%.2f%%', # 格式化输出百分比
       )
plt.title("RUNOOB Pie Test")
plt.show()

image.png

相关文章
|
2天前
|
数据可视化 IDE 开发工具
【Python篇】PyQt5 超详细教程——由入门到精通(中篇二)
【Python篇】PyQt5 超详细教程——由入门到精通(中篇二)
37 13
|
2天前
|
监控 数据可视化 搜索推荐
【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通(下篇)2
【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通(下篇)
16 8
|
2天前
|
数据可视化 API 数据处理
【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通(上篇)
【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通(上篇)
20 5
|
1天前
|
Python
pip批量安装Python库 requirement.txt 离线环境无互联网环境下pip安装Python库
pip批量安装Python库 requirement.txt 离线环境无互联网环境下pip安装Python库
11 3
|
2天前
|
编解码 数据可视化 IDE
【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通(下篇)1
【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通(下篇)
17 3
|
2天前
|
Rust 监控 编译器
解密 Python 如何调用 Rust 编译生成的动态链接库(一)
解密 Python 如何调用 Rust 编译生成的动态链接库(一)
12 2
|
2天前
|
数据可视化 IDE 开发者
【Python篇】PyQt5 超详细教程——由入门到精通(终篇)
【Python篇】PyQt5 超详细教程——由入门到精通(终篇)
8 1
|
2天前
|
数据可视化 数据处理 数据库
【Python篇】PyQt5 超详细教程——由入门到精通(中篇一)
【Python篇】PyQt5 超详细教程——由入门到精通(中篇一)
7 1
|
21小时前
|
Python
Matplotlib 教程 之 Matplotlib 柱形图 4
本教程介绍如何使用 Matplotlib 的 `bar()` 方法绘制柱形图,涵盖 `x`、`height`、`width`、`bottom` 和 `align` 等参数的使用方法,并通过示例展示了如何自定义柱形颜色。`x` 表示 x 轴数据,`height` 为柱高,`width` 为柱宽,默认 `0.8`;`bottom` 代表底座 y 坐标,默认为 `0`;`align` 控制对齐方式,默认 `&#39;center&#39;`。示例中,通过不同颜色设置,展示了百度相关数据的柱形图。
5 0
|
1天前
|
Python
Matplotlib 教程 之 Matplotlib 柱形图 1
使用Matplotlib的`pyplot.bar()`方法绘制柱形图,通过定义x轴数据、高度和宽度等参数,轻松展示数据分布。示例代码演示了从创建数据到绘制出直观柱形图的全过程,简洁明了。
5 0