python直⽅图横向_python绘制直⽅图
1.python plt怎么绘制直⽅图
# /usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
data = al(0, 1, 100)
bins = np.arange(-10, 10, 1)
plt.xlim([min(data)-1, max(data)+1])
plt.hist(data, bins=bins, alpha=0.5)
plt.title('Random data histogram')
random pythonplt.xlabel('x label')
plt.ylabel('count')
plt.show()
2.求助,python画柱状图，如何在⾥⾯填充不同图案
⽅法⼀：
import matplotlib.pyplot as defaults()
import numpy as np
from pandas import Series
fig,axes = plt.subplots(2,1)
data = Series(np.random.rand(5),index = list('abcde'))
data.plot(kind = 'bar',ax = axes[0],color='k',alpha = 0.7)
data.plot(kind = 'barh
3.如何⽤python绘制各种图形
1.环境系统：windows10python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 npnumpy.randomrand(d0, d1, 。
, dn) In [2]: x=np.random.rand(2,5)In [3]: xOut[3]:array([[ 0.84286554, 0.50007593, 0.66500549, 0.97387807,
0.03993009],[ 0.46391661, 0.50717355, 0.21527461, 0.92692517, 0.2567891 ]])randn(d0, d1, 。, dn)查询结果为标准正
态分布In [4]: x=np.random.randn(2,5)In [5]: xOut[5]:array([[-0.77195196, 0.26651203, -0.35045793, -0.0210377 ,
0.89749635],[-0.20229338, 1.44852833, -0.10858996, -1.65034606, -0.39793635]])randint(low,high,size) ⽣成low到
high之间(半开区间 [low, high)),size个数据In [6]: x=np.random.randint(1,8,4)In [7]: xOut[7]: array([4, 4, 2,
7])random_integers(low,high,size) ⽣成low到high之间(闭区间 [low, high)),size个数据In [10]:
x=np.random.random_integers(2,10,5)In [11]: xOut[11]: array([7, 4, 5, 4, 2])3.散点图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)p 折线图x=np.linspace(-10000,10000,100) #将-10到10等区间分成100份y=x**2+x**3+x**7plt.plot(x,y)plt.show()折线图使⽤plot
函数5.条形图N=5y=
[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,co 设置横向条形图N=5y=
[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
orientationplt.bar(left=0,bottom=index,width=y,color='red',height=0.5,orientation='horizontal')plt.show()6.直⽅图
m1=100sigma=20x=m1+sigma*np.random.randn(2000)plt.hist(x,bins=50,color="green",normed=True)plt.show()# #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#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
x=np.random.rand(1000)+2y=np.random.rand(1000)+3plt.hist2d(x,y,bins=40)plt.show()7.饼状图#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()8.箱型图import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata=al(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。