この記事では主にPythonを使ってチャートを描く方法をまとめて紹介していますが、編集者がとても良いと思ったので、参考としてシェアさせていただきます。エディターに従って見てみましょう
Python を使用してチャートを描画する前に、2 つのライブラリ ファイル、numpy と matplotlib をインストールする必要があります。
Numpy は Python のオープンソース数値計算拡張機能で、大規模な行列の保存と処理に使用でき、Python 独自のデータ構造よりも効率的です。matplotlib は Python 画像フレームワークであり、それを使用して描画されるグラフィックス効果は類似しています。 MATLAB で描画されます。
以下では、Python を使用して簡単なコードを描画する方法を紹介します。
1. グラフィック描画
ヒストグラム
棒グラフ
折れ線グラフ
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()
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()
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp x=np.linspace(-10,10,100) y=x**3 plt.plot(x,y,linestyle='--',color='green',marker='<') plt.show()
2. 画像調整
1. 8 つの組み込みのデフォルト色の略称
りー
3. 4 種類の直線性 - 実線 - 破線 - 破線: 点線 4. 画像上にサブ画像を描画します 5. ネットワークグリッドを生成しますimportmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp x=np.random.randn(1000) y=x+np.random.randn(1000)*0.5 plt.scatter(x,y,s=5,marker='<')# s表示面积,marker表示图形 plt.show()
6. 凡例の生成
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()
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