1.环境

系统：windows10

python版本：python3.6.1

使用的库：matplotlib，numpy

2.numpy库产生随机数几种方法

import numpy as np

numpy.random

x x轴
y y轴
s   圆点面积
c   颜色
marker  圆点形状
alpha   圆点透明度                #其他图也类似这种配置

N=50
# height=np.random.randint(150,180,20)
# weight=np.random.randint(80,150,20)
x=np.random.randn(N)
y=np.random.randn(N)
plt.scatter(x,y,s=50,c='r',marker='o',alpha=0.5)
plt.show()

https://static.oschina.net/uploads/space/2017/0605/214829_e0Zy_3264690.png" >

x=np.linspace(-10000,10000,100) #将-10到10等区间分成100份
y=x**2+x**3+x**7
plt.plot(x,y)
plt.show()

折线图使用plot函数

N=5
y=[20,10,30,25,15]
y1=np.random.randint(10,50,5)
x=np.random.randint(10,1000,N)
index=np.arange(N)
plt.bar(left=index,height=y,color='red',width=0.3)
plt.bar(left=index+0.3,height=y1,color='black',width=0.3)
plt.show()

N=5
y=[20,10,30,25,15]
y1=np.random.randint(10,50,5)
x=np.random.randint(10,1000,N)
index=np.arange(N)
# plt.bar(left=index,height=y,color='red',width=0.3)
# plt.bar(left=index+0.3,height=y1,color='black',width=0.3)
#plt.barh() 加了h就是横向的条形图，不用设置orientation
plt.bar(left=0,bottom=index,width=y,color='red',height=0.5,orientation='horizontal')
plt.show()

https://static.oschina.net/uploads/space/2017/0605/220327_Ta7z_3264690.png" >

m1=100
sigma=20
x=m1+sigma*np.random.randn(2000)
plt.hist(x,bins=50,color="green",normed=True)
plt.show()

https://static.oschina.net/uploads/space/2017/0605/220506_RysH_3264690.png" >

# #双变量的直方图
# #颜色越深频率越高
# #研究双变量的联合分布

#颜色越深频率越高
#研究双变量的联合分布
x=np.random.rand(1000)+2
y=np.random.rand(1000)+3
plt.hist2d(x,y,bins=40)
plt.show()

设置x,y轴比例为1：1，从而达到一个正的圆

labels标签参数,x是对应的数据列表,autopct显示每一个区域占的比例,explode突出显示某一块,shadow阴影

labes=['A','B','C','D']
fracs=[15,30,45,10]
explode=[0,0.1,0.05,0]

#设置x,y轴比例为1：1，从而达到一个正的圆

plt.axes(aspect=1)
#labels标签参数,x是对应的数据列表,autopct显示每一个区域占的比例,explode突出显示某一块,shadow阴影

plt.pie(x=fracs,labels=labes,autopct="%.0f%%",explode=explode,shadow=True)
plt.show()
<div style="text-align: center">
 <img src="https://static.oschina.net/uploads/space/2017/0605/220734_9Fu
z```  
_3264690.png " >
</div>
8.箱型图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=1000)

sym 点的形状，whis虚线的长度

plt.boxplot(data,sym="o",whis=1.5)
plt.show()

sym 点的形状，whis虚线的长度

<div style="text-align: center">
 <img src=" https://static.oschina.net/uploads/space/2017/0605/220844_fGS8_3264690.png" >
</div>