Zusammenfassung der Verwendung von Python zum Zeichnen von Diagrammen

Dieser Artikel stellt hauptsächlich eine umfassende Zusammenfassung der Verwendung von Python zum Zeichnen von Diagrammen vor. Ich werde ihn jetzt mit Ihnen teilen und als Referenz verwenden. Folgen wir dem Editor und werfen wir einen Blick darauf

Bevor wir Python zum Zeichnen von Diagrammen verwenden, müssen wir zwei Bibliotheksdateien installieren, numpy und matplotlib.

Numpy ist eine Open-Source-Erweiterung für numerische Berechnungen für Python, die zum Speichern und Verarbeiten großer Matrizen verwendet werden kann. Sie ist effizienter als Pythons eigene Datenstruktur und nutzt ihre grafischen Effekte Zeichnen unter MATLAB Die Grafiken sind ähnlich.

Im Folgenden werde ich vorstellen, wie man mit Python einfachen Code zeichnet.

1. Diagrammzeichnung

Histogramm

importmatplotlib.pyplotasplt

importnumpyasnp

mu=100

sigma=20

x=mu+sigma*np.random.randn(20000)# 样本数量

plt.hist(x,bins=100,color='green',normed=True)# bins显示有几个直方,normed是否对数据进行标准化

plt.show()

Balkendiagramm

importmatplotlib.pyplotasplt

importnumpyasnp

y=[20,10,30,25,15]

index=np.arange(5)

plt.bar(left=index,height=y,color='green',width=0.5)

plt.show()

Liniendiagramm

importmatplotlib.pyplotasplt

importnumpyasnp

x=np.linspace(-10,10,100)

y=x**3

plt.plot(x,y,linestyle=&#39;--&#39;,color=&#39;green&#39;,marker=&#39;<&#39;)

plt.show()

Streudiagramm

importmatplotlib.pyplotasplt

importnumpyasnp

x=np.random.randn(1000)

y=x+np.random.randn(1000)*0.5

plt.scatter(x,y,s=5,marker=&#39;<&#39;)# s表示面积，marker表示图形

plt.show()

Kreisdiagramm

importmatplotlib.pyplotasplt

importnumpyasnp

labels='A','B','C','D'

fracs=[15,30,45,10]

plt.axes(aspect=1)#使x y轴比例相同

explode=[0,0.05,0,0]# 突出某一部分区域

plt.pie(x=fracs,labels=labels,autopct='%.0f%%',explode=explode)#autopct显示百分比

plt.show()

Boxplot

wird hauptsächlich verwendet, um die Streuung von Daten darzustellen. Der Graph ist in obere Kante, oberes Quartil, Median, unteres Quartil und untere Kante unterteilt. Ausreißer sind Ausreißer

importmatplotlib.pyplotasplt

importnumpyasnp

np.random.seed(100)

data=np.random.normal(size=(1000,4),loc=0,scale=1)

labels=['A','B','C','D']

plt.boxplot(data,labels=labels)

plt.show()

2. Bildanpassung

1. 23 Punkt Formen

"."point","pixel"o"circle"v"triangle_down

"^"triangle_up"<"triangle_left">"triangle_right"1"tri_down

"2"tri_up"3"tri_left"4"tri_right"8"octagon

"s"square"p"pentagon"*"star"h"hexagon1"H"hexagon2

"+"plus"x"x"D"diamond"d"thin_diamond

2. 8 integrierte Standardfarbabkürzungen

b:blueg:greenr:redc:cyan

m:magentay:yellowk:blackw:white

3. 4 Arten von Linearität

- durchgezogene Linie – gestrichelte Linie – gestrichelte Linie

4. Zeichnen Sie Unterbilder auf ein Bild

importmatplotlib.pyplotasplt

importnumpyasnp

x=np.arange(1,100)

plt.subplot(221)#2行2列第1个图

plt.plot(x,x)

plt.subplot(222)

plt.plot(x,-x)

plt.subplot(223)

plt.plot(x,x*x)

plt.subplot(224)

plt.plot(x,np.log(x))

plt.show()

5. Netz generieren

importmatplotlib.pyplotasplt

importnumpyasnp

y=np.arange(1,5)

plt.plot(y,y*2)

plt.grid(True,color='g',linestyle='--',linewidth='1')

plt.show()

6. Legende generieren

importmatplotlib.pyplotasplt

importnumpyasnp

x=np.arange(1,11,1)

plt.plot(x,x*2)

plt.plot(x,x*3)

plt.plot(x,x*4)

plt.legend(['Normal','Fast','Faster'])

plt.show()

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