Résumé de l'utilisation de Python pour dessiner des graphiques

Cet article présente principalement un résumé complet de l'utilisation de Python pour dessiner des graphiques. L'éditeur pense que c'est assez bon, je vais donc le partager avec vous maintenant et le donner comme référence. Suivons l'éditeur et jetons un coup d'œil

Avant d'utiliser Python pour dessiner des graphiques, nous devons installer deux fichiers de bibliothèque, numpy et matplotlib.

Numpy est une extension de calcul numérique open source pour Python, qui peut être utilisée pour stocker et traiter de grandes matrices. Elle est plus efficace que la propre structure de données de Python ; matplotlib est un framework d'images Python, utilisant ses effets graphiques et. dessin sous MATLAB Les graphismes sont similaires.

Ci-dessous, je vais vous présenter comment utiliser Python pour dessiner à travers un code simple.

1. Dessin graphique

Histogramme

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()

Graphique à barres

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()

Graphique linéaire

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()

Nuage de points

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()

Graphique circulaire

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()

Box plot

est principalement utilisé pour montrer la dispersion des données. Le graphique est divisé en bord supérieur, quartile supérieur, médiane, quartile inférieur et bord inférieur. Les valeurs aberrantes sont des valeurs aberrantes

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. Ajustement de l'image

1. 23 points formes

"."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 abréviations de couleurs par défaut intégrées

b:blueg:greenr:redc:cyan

m:magentay:yellowk:blackw:white

3. 4 types de linéarité

- ligne continue - ligne pointillée - ligne tiret : ligne pointillée

4. Dessinez des sous-images sur une image

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. Générer un maillage

importmatplotlib.pyplotasplt

importnumpyasnp

y=np.arange(1,5)

plt.plot(y,y*2)

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

plt.show()

6. Générer une légende

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()

C'est tout pour cet article j'espère que tout le contenu sera utile à l'apprentissage de chacun, et j'espère également que tout le monde soutiendra le site Web PHP chinois.

Pour plus d'articles sur l'utilisation de Python pour dessiner des graphiques, veuillez faire attention au site Web PHP chinois !