Python中如何使用matplotlib實現可視化繪圖

小編給大家分享一下Python中如何使用matplotlib實現可視化繪圖，希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲，下面讓我們一起去探討吧！

一、繪制線性圖形

執行如下代碼

import matplotlib.pyplot as plt
dataX=[1,2,3,4]
dataY=[2,4,4,2]
plt.plot(dataX,dataY)
plt.title("Draw  straight line")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.show()

上述語句繪制了一條直線，形狀由x和y坐標值決定，運行該程序得到如下結果

二、繪制柱狀圖形

執行如下代碼

import matplotlib.pyplot as plt
dataX=[0,1,2,3,4,5]
dataY=[1,2,3,2,4,3]
plt.bar(dataX,dataY)
plt.title("Draw Histogram")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.show()

上述語句繪制了6個柱狀圖，用函數plt.bar實現，運行該程序得到如下結果

柱狀圖也可以用numpy繪制，執行如下代碼

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.arange(10)
y=np.random.randint(0,20,10)
plt.bar(x,y)
plt.show()

使用函數random()繪制了區域中隨機出現的柱狀圖，y=np.random.randint(0,20,10)中，參數20表示柱狀圖高度，10表示柱狀圖個數，運行結果如下圖

三、繪制直方圖

執行如下代碼

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
mean,sigma=0,1
x=mean + sigma *np.random.randn(10000)
plt.hist(x,50,histtype='bar',facecolor='red',alpha=0.75)
plt.show()

上述語句繪制了概率分布直方圖，參數mean=0代表均值是0，sigma=1代表標準差是1，運行該程序得到如下結果

四、繪制散點圖

執行如下代碼

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.random.rand(100)
y=np.random.rand(100)
plt.scatter(x,y)
plt.show()

上述語句繪制了散點圖，np.random.rand(100)代表隨機出現的點數，一共有100個點，運行該程序得到如下結果

五、繪制極坐標

執行如下代碼

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
theta=np.arange(0,2*np.pi,0.02)
ax1=plt.subplot(121,projection='polar')
ax1.plot(theta,theta/6,'--',lw=2)
plt.show()

上述語句繪制極坐標圖，這種圖多用在企業的可視化數據模型的比較上，使用polar函數實現，theta代表數學上的平面角度，運行該程序得到如下結果

六、繪制餅圖

執行如下代碼

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.title("Pie")
labels='Math','Computer','Music','Art'
sizes=[45,30,15,10]
explode=(0,0.0,0,0)
counterclock=False
plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,autopct='%1.1f%%',shadow=False,startangle=90)
plt.show()

上述語句繪制餅圖，運行該程序得到如下結果

如果想將某一部分突顯出來，可以使用語句 explode=(0,0.0,0,0)中的0改成1，比如explode=(0,0.1,0,0)得到下圖

看完了這篇文章，相信你對“Python中如何使用matplotlib實現可視化繪圖”有了一定的了解，如果想了解更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！