簡單介紹

matplotlib庫是Python數(shù)據(jù)挖掘中的庫之一，主要用于2D繪圖，簡單的3D繪圖，數(shù)據(jù)可視化的庫。

Python數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)擴(kuò)展庫

簡單使用

（一）畫根直線

y=x+10的直線

代碼：

def print_line_draw():
    """
    畫直線圖
    :return: 
    """
    # 創(chuàng)建一個0-10之間以1為間隔的numpy數(shù)組
    x = np.arange(0, 10, 1)
    y = x + 10

    # 繪制圖形
    plt.plot(x, y, color='blue', linestyle='--', marker='*', linewidth=1, label=' y = x + 10 ')

    # 保存圖片，dpi表示
    plt.savefig('first.png', dpi=50)
    # 顯示圖例
    plt.legend()
    # 顯示圖形
    plt.show()

（二）畫個餅圖

餅圖

代碼：

def print_pie_draw():
    """
    畫餅狀圖
    :return: 
    """
    # 指定每個切片大?。ū壤?    slice = [2,3,4,9]
    # 指定標(biāo)簽
    activities =['sleeping','eating','working','playing']
    # 顏色
    cols = ['c','m','r','b']

    plt.pie(slice,
            labels=activities,
            colors=cols,
            startangle=90, #開始角度，默認(rèn)是0度，從x軸開始，90度從y軸開始
            shadow=True,
            explode=(0,0.1,0,0), # 拉出第二個切片，如果全為0，就不拉出，這里的數(shù)字相對于圓心的距離
            autopct='%1.1f%%')   # 顯示百分比
    plt.title('Activities analysis')
    # explode 這個詞里面的參數(shù)第一個0代表第一個切片，距離原點為0距離
    plt.show()

（三）畫個散點圖

散點圖

代碼：

def print_scatter_draw():
    """
    畫散點圖
    :return: 
    """
    x = np.random.rand(1000)
    y = np.random.rand(len(x))

    # 繪圖
    plt.scatter(x,y,color='r',alpha=0.3,label='scatter draw ',marker='p')
    plt.legend()

    #plt.axis([0,2,0,2])# 設(shè)置坐標(biāo)的范圍
    plt.show()

（四）畫個直方圖

有點丑的直方圖

代碼：

def print_hist_draw():
    """
    繪制直方圖
    :return: 
    """
    x = np.random.randint(1,1000,200)

    axit = plt.gca()  # 得到當(dāng)前的繪圖對象
    #bins 直方圖的個數(shù)，histtype 直方圖的樣式 normed 直方圖歸一化，顯示概率密度（默認(rèn)false）
    axit.hist(x,bins=35,facecolor='r',normed=True,histtype='bar',alpha=0.5)
    axit.set_xlabel('values') # 設(shè)置x的標(biāo)簽
    axit.set_ylabel('Frequery') # 設(shè)置y的標(biāo)簽
    axit.set_title('HIST')
    plt.show()

（五）簡單的三角函數(shù)

三角函數(shù)圖

代碼：

def print_sinandcos_line():

    x = np.linspace(0,10,1000)
    y = np.sin(x) +1
    z = np.cos(x**2) +1

    # 設(shè)置圖像大小
    plt.figure(figsize=(8,4))
    # 作圖，設(shè)置標(biāo)簽，線條顏色，線條大小
    plt.plot(x,y,label='$\sin x +1$',color='red',linewidth=2)
    # 作圖，設(shè)置標(biāo)簽，線條類型
    plt.plot(x,z,'b--',label='$\cos x^2+1$')
    # 設(shè)置x軸名稱
    plt.xlabel('Time(s)')
    # 設(shè)置y軸名稱
    plt.ylabel('Volt')
    # 設(shè)置標(biāo)題
    plt.title('A simple Example')
    # 顯示的y軸范圍
    plt.ylim(0,2.2)
    # 顯示圖例
    plt.legend()
    # 顯示作圖結(jié)果
    plt.show()

以上就是對今天matplotlib函數(shù)的簡單使用

全部代碼

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2018/3/26 15:09
# @Author  : 蛇崽
# @Email   : 643435675@QQ.com
# @File    : test_matplotlib.py

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


def print_line_draw():
    """
    畫直線圖
    :return: 
    """
    # 創(chuàng)建一個0-10之間以1為間隔的numpy數(shù)組
    x = np.arange(0, 10, 1)
    y = x + 10

    # 繪制圖形
    plt.plot(x, y, color='blue', linestyle='--', marker='*', linewidth=1, label=' y = x + 10 ')

    # 保存圖片，dpi表示
    plt.savefig('first.png', dpi=50)
    # 顯示圖例
    plt.legend()
    # 顯示圖形
    plt.show()


def print_pie_draw():
    """
    畫餅狀圖
    :return: 
    """
    # 指定每個切片大?。ū壤?    slice = [2,3,4,9]
    # 指定標(biāo)簽
    activities =['sleeping','eating','working','playing']
    # 顏色
    cols = ['c','m','r','b']

    plt.pie(slice,
            labels=activities,
            colors=cols,
            startangle=90, #開始角度，默認(rèn)是0度，從x軸開始，90度從y軸開始
            shadow=True,
            explode=(0,0.1,0,0), # 拉出第二個切片，如果全為0，就不拉出，這里的數(shù)字相對于圓心的距離
            autopct='%1.1f%%')   # 顯示百分比
    plt.title('Activities analysis')
    # explode 這個詞里面的參數(shù)第一個0代表第一個切片，距離原點為0距離
    plt.show()


def print_scatter_draw():
    """
    畫散點圖
    :return: 
    """
    x = np.random.rand(1000)
    y = np.random.rand(len(x))

    # 繪圖
    plt.scatter(x,y,color='r',alpha=0.3,label='scatter draw ',marker='p')
    plt.legend()

    #plt.axis([0,2,0,2])# 設(shè)置坐標(biāo)的范圍
    plt.show()
    pass


def print_hist_draw():
    """
    繪制直方圖
    :return: 
    """
    x = np.random.randint(1,1000,200)

    axit = plt.gca()  # 得到當(dāng)前的繪圖對象
    #bins 直方圖的個數(shù)，histtype 直方圖的樣式 normed 直方圖歸一化，顯示概率密度（默認(rèn)false）
    axit.hist(x,bins=35,facecolor='r',normed=True,histtype='bar',alpha=0.5)
    axit.set_xlabel('values') # 設(shè)置x的標(biāo)簽
    axit.set_ylabel('Frequery') # 設(shè)置y的標(biāo)簽
    axit.set_title('HIST')
    plt.show()
    pass


def print_sinandcos_line():

    x = np.linspace(0,10,1000)
    y = np.sin(x) +1
    z = np.cos(x**2) +1

    # 設(shè)置圖像大小
    plt.figure(figsize=(8,4))
    # 作圖，設(shè)置標(biāo)簽，線條顏色，線條大小
    plt.plot(x,y,label='$\sin x +1$',color='red',linewidth=2)
    # 作圖，設(shè)置標(biāo)簽，線條類型
    plt.plot(x,z,'b--',label='$\cos x^2+1$')
    # 設(shè)置x軸名稱
    plt.xlabel('Time(s)')
    # 設(shè)置y軸名稱
    plt.ylabel('Volt')
    # 設(shè)置標(biāo)題
    plt.title('A simple Example')
    # 顯示的y軸范圍
    plt.ylim(0,2.2)
    # 顯示圖例
    plt.legend()
    # 顯示作圖結(jié)果
    plt.show()
    pass


if __name__ == '__main__':
    # print_line_draw()
    # print_pie_draw()
    # print_scatter_draw()
    # print_hist_draw()
    print_sinandcos_line()