Python可視化圖表生成-Matplotlib

Matplotlib 是Python中類似 MATLAB 的繪圖工具，熟悉 MATLAB 也可以很快的上手 Matplotlib

安裝

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pip install matplotlib

折線圖

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib # 指定默認字體matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']matplotlib.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'# 解決負號'-'顯示為方塊的問題matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False x = np.linspace(0, 2, 100) # 創建等差數列 0-2之間100個 plt.plot(x, x, label="line1") # 第一個參數為橫坐標 第二個為縱坐標 第三個為曲線名字plt.plot(x, x ** 2, label="line2")plt.plot(x,?x?**?3,?label="line3")plt.xlabel("x label") # x軸名字plt.ylabel("y?label")??#?y軸名字plt.title("折線圖")??#?圖標名字plt.legend()??#?顯示圖例plt.show()??#?生成圖表

散點圖

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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib # 指定默認字體matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']matplotlib.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'# 解決負號'-'顯示為方塊的問題matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False x = np.arange(0., 5., 0.2) # 從0-5之間，產生等差數列，公差為0.2plt.plot(x, x, "r--", x, x ** 2, "bs", x, x ** 3, "g^") #plt.xlabel("x label") # x軸名字plt.ylabel("y label") # y軸名字plt.title("折線圖") # 圖標名字plt.legend() # 顯示圖例 plt.show() # 生成圖表

三維散點圖

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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib # 指定默認字體matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']matplotlib.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'# 解決負號'-'顯示為方塊的問題matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data = np.random.randint(0, 255, size=[40, 40, 40]) # 產生隨機數 x, y, z = data[0], data[1], data[2] #ax = plt.subplot(111, projection="3d") # 創建三維繪圖 ax.scatter(x[:10], y[:10], z[:10], c="y") # 繪制散點ax.scatter(x[10:20], y[10:20], z[10:20], c="r")ax.scatter(x[30:40], y[30:40], z[30:40], c="g") ax.set_xlabel("X") # x軸名字ax.set_ylabel("Y") # y軸名字ax.set_zlabel("Z") # z軸名字 plt.title("三維散點圖") # 圖標名字plt.legend() # 顯示圖例plt.show() # 生成圖表

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三維平面圖

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlibfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 指定默認字體matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']matplotlib.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'# 解決負號'-'顯示為方塊的問題matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False fig = plt.figure()ax = Axes3D(fig)X = np.arange(-4, 4, 0.25)Y = np.arange(-4, 4, 0.25)X, Y = np.meshgrid(X, Y) #R = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2)Z = np.sin(R)ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap="rainbow") # plt.show() # 生成圖表

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的2021-04-28 Python可视化图表生成-Matplotlib绘图的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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