Python 高级绘图:从基础到进阶的可视化实践

简介: 本文介绍了使用 Python 的强大绘图库 matplotlib 实现多种图表绘制的方法,包括简单的折线图、多条折线图、柱状图、饼图、散点图及 3D 图的绘制。通过具体代码示例展示了如何设置轴标签、标题、图例等元素,并指出了 matplotlib 支持更多高级绘图功能。来源:https://www.wodianping.com/app/2024-10/47112.html。

在 Python 中,我们可以使用多种库来进行绘图,其中 matplotlib 是一个非常强大的绘图库。以下将介绍一些高级的绘图技巧和代码实现:

绘制简单折线图

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X 轴')
plt.ylabel('Y 轴')
plt.title('简单折线图')
plt.show()
绘制多条折线图

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

plt.plot(x, y1, label='折线 1')
plt.plot(x, y2, label='折线 2')
plt.xlabel('X 轴')
plt.ylabel('Y 轴')
plt.title('多条折线图')
plt.legend()
plt.show()
绘制柱状图

import matplotlib.pyplot as plt

x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = [10, 20, 30, 40, 50]

plt.bar(x, y)
plt.xlabel('X 轴')
plt.ylabel('Y 轴')
plt.title('柱状图')
plt.show()
绘制饼图

import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['苹果', '香蕉', '橙子', '其他']
sizes = [30, 25, 20, 25]

plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.title('饼图')
plt.show()
绘制散点图

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('X 轴')
plt.ylabel('Y 轴')
plt.title('散点图')
plt.show()
绘制 3D 图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X2 + Y2))

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')
ax.set_xlabel('X 轴')
ax.set_ylabel('Y 轴')
ax.set_zlabel('Z 轴')
ax.set_title('3D 图')
plt.show()
这些只是 Python 绘图的一些基本示例,通过 matplotlib 库还可以实现更多复杂和高级的绘图功能,例如自定义颜色、标记、线条样式,以及添加图例、注释等。

本文转自:https://www.wodianping.com/app/2024-10/47112.html

目录
相关文章
【01】做一个精美的打飞机小游戏,浅尝阿里云通义灵码python小游戏开发AI编程-之飞机大战小游戏上手实践-优雅草央千澈-用ai开发小游戏尝试-分享源代码和游戏包
【01】做一个精美的打飞机小游戏,浅尝阿里云通义灵码python小游戏开发AI编程-之飞机大战小游戏上手实践-优雅草央千澈-用ai开发小游戏尝试-分享源代码和游戏包
285 48
【01】做一个精美的打飞机小游戏,浅尝阿里云通义灵码python小游戏开发AI编程-之飞机大战小游戏上手实践-优雅草央千澈-用ai开发小游戏尝试-分享源代码和游戏包
线性回归模型的原理、实现及应用,特别是在 Python 中的实践
本文深入探讨了线性回归模型的原理、实现及应用,特别是在 Python 中的实践。线性回归假设因变量与自变量间存在线性关系,通过建立线性方程预测未知数据。文章介绍了模型的基本原理、实现步骤、Python 常用库(如 Scikit-learn 和 Statsmodels)、参数解释、优缺点及扩展应用,强调了其在数据分析中的重要性和局限性。
214 3
使用Folium在Python中进行地图可视化:全面指南
Folium是基于Python的交互式地图可视化库,依托Leaflet.js实现地理空间数据展示。本文从安装、基础使用到高级功能全面解析Folium:包括创建地图、添加标记、保存文件,以及绘制热力图、多边形和Choropleth地图等高级操作。通过展示北京市景点与全球地震数据的实际案例,结合性能优化、自定义样式和交互性增强技巧,帮助用户掌握Folium的核心功能与应用潜力,为数据分析提供直观支持。
42 2
Python量化投资实践:基于蒙特卡洛模拟的投资组合风险建模与分析
蒙特卡洛模拟是一种利用重复随机抽样解决确定性问题的计算方法,广泛应用于金融领域的不确定性建模和风险评估。本文介绍如何使用Python和EODHD API获取历史交易数据,通过模拟生成未来价格路径,分析投资风险与收益,包括VaR和CVaR计算,以辅助投资者制定合理决策。
181 15
Seaborn 教程-绘图函数
Seaborn 教程-绘图函数
115 8
Manim:数学可视化的强大工具 | python小知识
Manim(Manim Community Edition)是由3Blue1Brown的Grant Sanderson开发的数学动画引擎,专为数学和科学可视化设计。它结合了Python的灵活性与LaTeX的精确性,支持多领域的内容展示,能生成清晰、精确的数学动画,广泛应用于教育视频制作。安装简单,入门容易,适合教育工作者和编程爱好者使用。
1076 7
探索Python中的装饰器:从入门到实践
装饰器,在Python中是一块强大的语法糖,它允许我们在不修改原函数代码的情况下增加额外的功能。本文将通过简单易懂的语言和实例,带你一步步了解装饰器的基本概念、使用方法以及如何自定义装饰器。我们还将探讨装饰器在实战中的应用,让你能够在实际编程中灵活运用这一技术。
66 7
Python编程中的设计模式应用与实践感悟####
本文作为一篇技术性文章,旨在深入探讨Python编程中设计模式的应用价值与实践心得。在快速迭代的软件开发领域,设计模式如同导航灯塔,指引开发者构建高效、可维护的软件架构。本文将通过具体案例,展现设计模式如何在实际项目中解决复杂问题,提升代码质量,并分享个人在实践过程中的体会与感悟。 ####
Python中的装饰器深度解析与实践
在Python的世界里,装饰器如同一位神秘的魔法师,它拥有改变函数行为的能力。本文将揭开装饰器的神秘面纱,通过直观的代码示例,引导你理解其工作原理,并掌握如何在实际项目中灵活运用这一强大的工具。从基础到进阶,我们将一起探索装饰器的魅力所在。
Python中的装饰器:从入门到实践
本文将深入探讨Python的装饰器,这一强大工具允许开发者在不修改现有函数代码的情况下增加额外的功能。我们将通过实例学习如何创建和应用装饰器,并探索它们背后的原理和高级用法。
63 5