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這篇文章主要介紹Python中matplotlib模塊及柱狀圖的使用方法,文中介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
代碼如下
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def test4(): names = ['電影1', '電影2', '電影3'] real_num1 = [7548, 4013, 1673] real_num2 = [5453, 1840, 1080] real_num3 = [4348, 2345, 1890] x = np.arange(len(names)) # 繪制柱形圖 width = 0.3 plt.bar(x, real_num1, alpha=0.5, width=width, label=names[0]) plt.bar([i+width for i in x], real_num2, alpha=0.5, width=width, label=names[1]) plt.bar([i+2*width for i in x], real_num3, alpha=0.5, width=width, label=names[2]) # 正常顯示中文 plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 設置x坐標軸的值 x_label = ["第{}天".format(i+1) for i in x] # 讓x坐標軸顯示在中間 plt.xticks([i+width for i in x], x_label) # 添加ylabel plt.ylabel("票房數") # 添加圖例 plt.legend() # 添加標題 plt.title("3天3部電影票房數") plt.show() test4()
結果顯示:
代碼如下
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np def test5(): # ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow') #繪面 # 繪制3D曲面圖 fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) # -4 到4 [-4, 4),步長為0.25 X = np.arange(-4, 4, 0.25) Y = np.arange(-4, 4, 0.25) # meshgrid方法,你只需要構造一個表示x軸上的坐標的向量和一個表示y軸上的坐標的向量;然后作為參數給到meshgrid(),該函數就會返回相應維度的兩個矩陣; 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()
結果如下:
代碼如下
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def test6(): # 繪制三維散點圖 # ax.scatter(x[1000:4000],y[1000:4000],z[1000:4000],c='r') #繪點 data = np.random.randint(0, 255, size=[40, 40, 40]) x, y, z = data[0], data[1], data[2] # 創建一個三維的繪圖工程 ax = plt.subplot(111, projection="3d") # 將數據點分成三部分畫,在顏色上有區分度 ax.scatter(x[:10], y[:10], z[:10], c='y') # 繪制數據點 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') # 坐標軸 ax.set_zlabel("Z") ax.set_ylabel("Y") ax.set_xlabel("X") plt.show()
效果如下:
以上是Python中matplotlib模塊及柱狀圖的使用方法的所有內容,感謝各位的閱讀!希望分享的內容對大家有幫助,更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!
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