1.? 直方圖? ?hist()

? ? ?直方圖的參數(shù)只有一個X

import matplotlib.pyplot as plt # 導(dǎo)入繪圖模塊 import numpy as np # 導(dǎo)入需要生成數(shù)據(jù)的numpy模塊 '''直方圖''' '''表示概率，根據(jù)x的值來顯示x中值出現(xiàn)的概率圖''' '''參數(shù)說明： normed=True:將值進(jìn)行歸一化處理，形成概率密度，默認(rèn)值為Falsecolor: 修改顏色設(shè)置直方圖的方向：orientation='horizontal': 水平方向默認(rèn)orientation='vertical' 垂直方向''' x = np.random.randint(0,10,10) plt.hist(x,density=True,orientation='horizontal',color='r') plt.show()

2. 條形圖? ? ? 條形圖有兩個參數(shù) x,y!

'''條形圖 bar()、barh()（條形圖有兩個參數(shù)x，y）''' x = np.linspace(0,5,5) y = np.random.randint(0,20,size=5) '''垂直條形圖''' axes = plt.subplot(1,2,1) axes.bar(x,y) '''水平條形圖''' axes2 = plt.subplot(1,2,2) axes2.barh(x,y) plt.show() bar()? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?barh()? ? ? ??

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3.? ? 餅圖? pie()（畫餅圖時也有一個參數(shù)x）

? ? ? 餅圖適合展示各部分占總體的比例，而條形圖適合比較各部分的大小

''' 餅圖 pie() pie() 參數(shù)說明: （1）labels=[''] 設(shè)置相對應(yīng)數(shù)據(jù)的標(biāo)簽(2) labeldistance：設(shè)置標(biāo)簽距離圓心的距離：labeldistance (比例值)(值越大離圖就越遠(yuǎn)) (3)autopct='%1.1f%%' : 設(shè)置餅圖上顯示數(shù)據(jù),(最外面有兩個%(轉(zhuǎn)化為百分比),里面1.1f%即保留一位小數(shù)加%)1.2f 即保留兩位小數(shù) (4)pctdistance : 設(shè)置比例值文字距離圓心的距離，值越大離圓心就越遠(yuǎn) (5) explode = () : 參數(shù)設(shè)置每一塊頂點(diǎn)距離圓心的長度(比例值)里面的值的數(shù)量和數(shù)據(jù)是相同的數(shù)量，不想設(shè)置時直接給個0即可，注意用小括號括起來(6) colors 參數(shù)設(shè)置每一塊的顏色(7) shadow ： 設(shè)置是否繪制陰影(8) startangle : 設(shè)置餅圖旋轉(zhuǎn)的度數(shù) （逆時針旋轉(zhuǎn)） ''' '''可以設(shè)置總的百分比沒有到達(dá)1，不夠的地方就沒有占滿餅圖，即把沒有占滿的地方空出來''' p = np.array([0.6,0.2,0.1]) axes = plt.subplot(1,2,1) '''第一個餅圖''' axes.pie(p,labels=['dog','cat','other'],autopct='%1.1f%%',pctdistance=0.8,startangle=60) # plt.figure(figsize=(4,4)) # 第一種方式讓餅圖更圓 axes.axis('equal') # 第二種方式讓餅圖更圓 axes.set_title('one') # 設(shè)置標(biāo)題 '''第二個餅圖''' p2 = np.array([0.4,0.2,0.15,0.15,0.1]) axes2 = plt.subplot(1,2,2) axes2.pie(p2,labels=['dog','cat','brid','cow','sheep'],labeldistance=1.3,explode=(0,0.2,0.3,0,0.1),shadow=True,autopct='%1.2f%%') axes2.set_title('two') # 設(shè)置標(biāo)題 axes2.axis('equal') plt.show()

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python可视化中的Matplotlib(5.直方图、条形图以及饼图的用法和详细的参数)的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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