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python可视化——常见的图表

2021/2/7 11:09:29 文章标签: 测试文章如有侵权请发送至邮箱809451989@qq.com投诉后文章立即删除

1.常规的画图-折线图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1000) ynp.random.standard_normal(20) # print(y) plt.plot(y.cumsum()) #cumsum可以获取数据的总和结果如下: 2.双折线图 import numpy as np import matplotlib.pypl…

1.常规的画图-折线图`

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(1000)
y=np.random.standard_normal(20)
# print(y)
plt.plot(y.cumsum()) #cumsum可以获取数据的总和

结果如下:
在这里插入图片描述
2.双折线图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(2000)
y=np.random.standard_normal((200,2)).cumsum(axis=0)
plt.figure(figsize=(7,4))
plt.plot(y,lw=1.5)
plt.plot(y,'g-')
plt.grid(True)
plt.legend(loc=2)
plt.axis('tight')
plt.xlabel('index')
plt.ylabel('value')
plt.title('a simple plot')

结果如下:
在这里插入图片描述
3.双折线图,同时现实双坐标轴

fig,ax1=plt.subplots() #使用第一个(左边)的坐标轴画第一组数据
plt.plot(y[:,0],'b',lw=1.5,label='1st')
plt.plot(y[:,0],'r')
plt.grid(True)
plt.legend(loc=8)
plt.axis('tight')
plt.xlabel('index')
plt.ylabel('value 1st')
ax2=ax1.twinx() #用第二个坐标轴(右边)画第二组数据
plt.plot(y[:,1],'g',lw=1.5,label='2nd')
plt.plot(y[:,1],'r')
plt.legend(loc=0)
plt.ylabel('value 2nd')

结果如下
在这里插入图片描述
4.柱状图

import numpy as np
y=np.random.standard_normal((20,2)).cumsum(axis=0)
print(y)
print(y[:,0])
print(y[:,1])

plt.bar(np.arange(len(y)),y[:,0],width=0.5,color="g",label='1st')
plt.grid(True)
plt.legend(loc=0)

结果如下
在这里插入图片描述
5.散点图

y=np.random.standard_normal((1000,2))
plt.figure(figsize=(7,5))
plt.plot(y[:,0],y[:,1],'ro')
plt.grid(True)
plt.xlabel('1st')
plt.ylabel('2nd')
plt.title('scatter plot')

结果如下
在这里插入图片描述
6.散点图加上第三维

c=np.random.randint(0,10,len(y)) #随机数据生成第三个数据集
plt.figure(figsize=(7,5))
plt.scatter(y[:,0],y[:,1],c=c,marker='o')
plt.colorbar()
plt.grid(True)
plt.xlabel('1st')
plt.ylabel('2nd')
plt.title('scatter plot')

结果如下
在这里插入图片描述
7.直方图

plt.figure(figsize=(7,4))
plt.hist(y,label=['1st','2nd'],bins=25)
plt.grid(True)
plt.legend(loc=0)
plt.xlabel('value')
plt.ylabel('frequency')
plt.title('histogram')

结果如下
在这里插入图片描述
8.箱型图

fig,ax=plt.subplots(figsize=(7,4))
plt.boxplot(y)
plt.grid(True)
plt.setp(ax,xticklabels=['1st','2nd'])
plt.xlabel('data set')
plt.ylabel('value')
plt.title('Boxplot')

结果如下
在这里插入图片描述
本期分享就到这里,边学习边分享。


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