1.什么是Matplotlib

2.Matplotlib的基本要點

3.Matplotlib的散點圖、直方圖、柱狀圖

4.更多的畫圖工具

函數	說明
plt.plot(x,y,fmt,...)	繪制一個坐標圖
plt.boxplot(data, notch, position)	繪制一個箱形圖
plt.bar(left, height,width, bottom)	繪制一個條形圖
plt.barh(width, bottom,left, height	繪制一個橫向條形圖
plt.polar(theta, r)	繪制極坐標圖
plt.pie(data, explode)	繪制餅圖
plt.psd(x,NFFT=256, pad_to, Fs）	繪制功率譜密度圖
plt.specgram(x,NFFT=256, pad_to, F)	繪制譜圖
plt.cohere(x, y,NFFT=256, Fs)	繪制X-Y的相關性函數
plt.scatter(x,y)	繪制散點圖，其中，x和y長度相同
plt.step(x,y, where)	繪制步階圖
plt.hist(x,bins, normed)	繪制直方圖
plt.contour(X,Y, Z, N)	繪制等值圖
plt.vlines()	繪制垂直圖
plt.stem(x, y, linefmt, markerfmt)	繪制柴火圖
plt.plot_date()	繪制數據日期

Matplotlib庫由各種可視化類構成，內部結構復雜；

受Matlab啟發，matplotlib.pylot是繪制各類可視化圖形的命令字庫，相當于快捷方式；

>> 01 折線圖

from matplotlib import pyplot as plt   # 導入pyplot
# import matplotlib.pyplot as pltx = range(2,28,2)
# 2.4.6.8.10.12.14.16.18.20.22.24
y = [15,13,14.5,17,20,25,26,26,24,22,18,15,25]
plt.plot(x,y)                          # 傳入x和y，通過plot繪制出折線圖
plt.show()                             # 展示圖片

注意： 1）range(start, stop, step) 函數參數含義

? ? ? ? ? ? 2）stop: 計數到 stop 結束，但不包括 stop，例如：range（0， 5） 是[0, 1, 2, 3, 4]沒有5

from matplotlib import pyplot as plt               # 導入pyplot
fig = plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)            # 設置圖片大小、清晰程度
x = range(2,28,2)                                  # 2.4.6.8.10.12.14.16.18.20.22.24
y = [15,13,14.5,17,20,25,26,26,24,22,18,15,25]
plt.plot(x,y)                                      # 傳入x和y，通過plot繪制出折線圖
plt.xticks(x)                                      # 設置x軸刻度,自定義plt.xticks(range(2,26,0.5))
plt.yticks(range(min(y),max(y)+1))                 # 設置y軸刻度
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Meter')
plt.savefig("D:/Users/xuyf2/Desktop/jier/t1.png")  # 保存圖片
plt.show()

附加：設置圖片大小/自動保存/描述信息/調整刻度間距/線條樣式/標記出特殊點/給圖片加水印

???????????plt.plot([3, 2, 5, 8, 10, 6])

? ? ? ? ? ?plt.plot() 只有一個輸入列表或數組時，參數被當做Y軸，X軸以索引自動生成

>> 02 全局繪圖區域中創建一個分區體系，并定位到一個子繪圖區域

from matplotlib import pyplot as plt    # 導入pyplot
plt.figure()
plt.subplot(231)
plt.plot([1,2,3])plt.subplot(232)
plt.plot([1,2,1])plt.subplot(233)
plt.plot([2,2,1])plt.subplot(212)
plt.plot([1,2,1,3,4,5])plt.show()
# 第一個參數代表子圖的行數；第二個參數代表該行圖像的列數； 第三個參數代表每行的第幾個圖像。

>> 03 餅狀圖?

import matplotlib.pyplot as plt
# 餅圖的繪制
labels = 'apple', 'banana', 'orange', 'peach'
sizes = [3, 5, 6, 2]
explode = (0.1, 0, 0.2, 0)
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, startangle=90)
plt.axis('equal')
plt.show()

>> 04 直方圖?

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 直方圖的繪制
np.random.seed(0)
mu, sigma = 10, 2 # 均值和標準差
a = np.random.normal(mu, sigma, size=10)
plt.hist(a, 20)
plt.title('Histogram')
plt.show()

>> 05 散點圖?

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.plot(10*np.random.randn(100), 10*np.random.randn(100), 'o')
plt.title('Simple Scatter')
plt.show()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习四剑客2——Matplotlib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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