
matplotlib是我們經(jīng)常會用到的一款python繪圖庫,操作簡單,幾行代碼就能很輕松地畫一些或簡單或復雜地圖形,線圖、直方圖、功率譜、條形圖、錯誤圖、散點圖以及費笛卡爾坐標圖等都不在話下。今天小編就具體給大家介紹一下matplotlib繪圖教程。
一、首先來了解一下matplotlib
1.matplotlib是基于python語言的開源數(shù)據(jù)繪圖包。matplotlib的對象體系嚴謹而有趣,為我們提供了巨大的發(fā)揮空間。在熟悉了核心對象之后,我們可以輕易的定制圖像。matplotlib使用numpy進行數(shù)組運算,并調(diào)用一系列其他的python庫來實現(xiàn)硬件交互。
2.matplotlib安裝
pip install matplotlib
3.Matplotlib導入
import matplotlib.pyplot as plt#為方便簡介為plt
import numpy as np#畫圖過程中會使用numpy
import pandas as pd#畫圖過程中會使用pandas
二、matplotlib繪圖
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline fig = plt.figure(figsize=(10,8)) #建立一個大小為10*8的畫板 ax1 = fig.add_subplot(331) #在畫板上添加3*3個畫布,位置是第1個 ax2 = fig.add_subplot(3,3,2) ax3 = fig.add_subplot(3,3,3) ax4 = fig.add_subplot(334) ax5 = fig.add_subplot(3,3,5) ax6 = fig.add_subplot(3,3,6) ax7 = fig.add_subplot(3,3,7) ax8 = fig.add_subplot(3,3,8) ax9 = fig.add_subplot(3,3,9) ax1.plot(np.random.randn(10)) _ = ax2.scatter(np.random.randn(10),np.arange(10),color='r') #作散點圖 ax3.hist(np.random.randn(20),bins=10,alpha=0.3) #作柱形圖 ax4.bar(np.arange(10),np.random.randn(10)) #做直方圖 ax5.pie(np.random.randint(1,15,5),explode=[0,0,0.2,0,0]) #作餅形圖 x = np.arange(10) y = np.random.randn(10) ax6.plot(x,y,color='green') ax6.bar(x,y,color='k') data = DataFrame(np.random.randn(1000,10), columns=['one','two','three','four','five','six','seven','eight','nine','ten']) data2 = DataFrame(np.random.randint(0,20,(10,2)),columns=['a','b']) data.plot(x='one',y='two',kind='scatter',ax=ax7) #針對DataFrame的一些作圖 data2.plot(x='a',y='b',kind='bar',ax=ax8,color='red',legend=False) data2.plot(x='a',y='b',kind='barh',color='m',ax=ax9) #plt.tight_layout() #避免出現(xiàn)疊影 #plt.show()
2.蠟燭圖
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.finance as mpf from pandas import Series, DataFrame from matplotlib.pylab import date2num %matplotlib inline plt.rcParams['figure.autolayout'] = True plt.rcParams['figure.figsize'] = 25,6 plt.rcParams['grid.alpha'] = .4 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig, ax = plt.subplots(1,1,figsize=(12,5)) mpf.candlestick_ohlc(ax=ax,quotes=data2.values[::3],width=.002,colorup='red',colordown='green') plt.xticks(data2.date[::25],data.date.map(lambda x:x[:5])[::25],rotation=0) ax.twiny().plot(data3.Open) plt.tight_layout();
3.熱圖
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline df = DataFrame(np.random.randn(10,10)) fig = plt.figure(figsize=(12,5)) ax = fig.add_subplot(111) axim = ax.imshow(df.values,interpolation='nearest')#cmap=plt.cm.gray_r, #cmap用來顯示顏色,可以另行設(shè)置 plt.colorbar(axim) plt.show()
以上就是小編今天跟大家分享的matplotlib繪圖的一些方法啦,希望對與大家使用matplotlib有所幫助。
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