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  • matplotlib模块是python中一个强大的绘图模块安装 pip installmatplotlib首先我们来画一个简单的来感受它的神奇import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlibzhfont1=matplotlib.font_...

    matplotlib模块是python中一个强大的绘图模块

    安装 pip  install matplotlib

    首先我们来画一个简单的图来感受它的神奇

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib

    zhfont1=matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="SimHei.ttf") #-------设置字体,这个可以事先下载https://www.fontpalace.com/font-details/SimHei/

    x=np.arange(1,11,1) #-------从数字1到11,步长为1

    y=2 * x +5

    plt.title("我是标题",fontproperties=zhfont1) #--------设置标题

    plt.xlabel("x坐标标题",fontproperties=zhfont1) #---------设置x坐标名称

    plt.ylabel("y坐标标题",fontproperties=zhfont1) #---------设置y坐标名称

    plt.plot(x,y) #---------开始绘制 plt.plot(x,y,":r") 表示使用虚线红颜色绘制

    plt.show() #---------显示图形

    下面是简单的图形

    2 一个图片上绘制多个子图:subplot

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib

    zhfont1=matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="SimHei.ttf")

    # 计算正弦和余弦曲线上的点的 x 和 y 坐标

    x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1)

    y_sin = np.sin(x)

    y_cos = np.cos(x)

    # 激活第一个 subplot

    plt.subplot(2, 2, 1)

    # 绘制第一个图像

    plt.plot(x, y_sin)

    plt.title('Sine-坐标图1',fontproperties=zhfont1)

    plt.xlabel('x1')

    plt.ylabel('y1')

    # 将第二个 subplot 激活,并绘制第二个图像

    plt.subplot(2, 2, 2)

    plt.plot(x, y_cos)

    plt.title('Cosine-坐标图2',fontproperties=zhfont1)

    plt.xlabel('x2')

    plt.ylabel('y2')

    # 展示图像

    plt.show()

    图形如下

    说明:从上图我们可以看到出现了两个子图

    plt.subplot用来激活子图,plt.subplot('x坐标分成几个','y坐标分成几个','本身是第几个'): x*y就是把图片分成几个平等位置,最后的参数表示放在哪个位置,位置表示如下,从左到右,从上到下

    1 2

    3 4

    如果要让上面的图对角表示呢,

    修改为

    plt.subplot(2, 2, 1)

    plt.subplot(2, 2, 4)

    3 绘制直方图

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib

    #zhfont1=matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="SimHei.ttf")

    plt.rcParams['font.family']='SimHei'

    x=[0,1,2,3,4]

    y=[20, 10, 30, 25, 15]

    str1 = ("北京", "上海", "武汉", "深圳", "重庆")

    plt.bar(x,height=y,width=0.5,label="城市工资",tick_label=str1) # tick_label要显示的名称

    # for a, b in zip(x, y):

    # plt.text(a, b + 0.05, '%.0f' % b, ha='center', va='bottom', fontsize=10)

    #分别按照坐标给出数据标签

    plt.text(0,20+0.05,20,ha='center', va='bottom', fontsize=10) #简单说(x位置,y位置+0.05,要显示的数据,水平中心对齐,垂直底部对齐,字体大小)

    plt.text(1,10+0.05,10,ha='center', va='bottom', fontsize=10)

    plt.text(2,30+0.05,30,ha='center', va='bottom', fontsize=10)

    plt.text(3,25+0.05,25,ha='center', va='bottom', fontsize=10)

    plt.text(4,15+0.05,15,ha='center', va='bottom', fontsize=10)

    plt.legend() #用来显示label标签的内容

    plt.show()

    下面显示图形

    4 绘制条形图(直方图的一种)

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib

    #zhfont1=matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="SimHei.ttf")

    plt.rcParams['font.family']='SimHei'

    x_label=['', '', '','',''] #横坐标刻度显示

    y1=[20, 10, 30, 25, 15] #纵坐标值

    y2=[15, 15, 30, 40, 20]

    y3=[23, 35, 40, 25, 20]

    x=range(len(y1))

    str1 = ("北京", "上海", "武汉")

    #调整x和height的大小可以改变条形图的间距和两个年份的图形间距

    rect1=plt.bar(x,height=y1,width=0.25,label="北京",color='red',alpha=0.8)

    rect2=plt.bar([i+0.25 for i in x],height=y2,width=0.25,label="上海",color='green',alpha=0.8)

    rect3=plt.bar([i+0.5 for i in x],height=y3,width=0.25,label="武汉",color='blue',alpha=0.8)

    plt.title('某公司')

    plt.xlabel('年份')

    plt.xticks([index +0.25 for index in x],x_label) #直接调整了x刻度名称的位置

    plt.ylabel('数量')

    for rect in rect1: #设置显示数据内容

    # print(type(rect)) #

    # print(rect) #Rectangle(xy=(-0.15, 0), width=0.3, height=20, angle=0)

    height=rect.get_height()

    plt.text(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height + 0.5, str(height), ha="center", va="bottom")

    for rect in rect2:

    height=rect.get_height()

    plt.text(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height + 0.5, str(height), ha="center", va="bottom")

    for rect in rect3:

    height=rect.get_height()

    plt.text(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height + 0.5, str(height), ha="center", va="bottom")

    plt.legend()

    plt.show()

    结果看下图

    5 饼图绘制

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib

    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#将图表内容字体设置为黑体,可以正常显示中文

    ratios=[0.1,0.2,0.15,0.15,0.4]#存放比例列表,相加等于1

    colors=['peru','coral','salmon','yellow','grey']#存放颜色列表,与比例相匹配

    labels=["流行",'classic','pop','纯音乐','blue']#存放各类元素标签

    explode=(0,0.1,0,0,0.1) #大于0的表示突出的比例,负值表示往里缩

    plt.pie(ratios,explode=explode,colors=colors,labels=labels)#绘制饼图 (比例列表,突出列表,颜色列表,标签列表)

    plt.title('歌单音乐种类百分比')

    plt.axis('equal')#将饼图显示为正圆形

    plt.show()

    图形如下:

    最后,此篇博客总结

    1 字体可以使用自己下载的 zhfont1=matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="SimHei.ttf") 也可以使用系统的 plt.rcParams['font.family']='SimHei'

    2 三要素,标题:plt.title x座标 plt.xlabel y坐标 plt.ylabel

    3 绘制子图使用 plt.subplot

    4 绘制数据标签:plt.text

    5 图形显示 plt.show()

    6 最后没说的 plt.savefig('路径/名称.png')

    7 想让x坐标的文字倾斜45度: plt.xticks(rotation=45)

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  • matplotlib绘制直方图

    2020-12-17 13:30:04
    曲线图的使用axes子图中的plot函数。hist中的常用参数及解释详见下表: 参数 含义 ...指定要绘制直方图的数据 ...指定直方图条形的个数 ...指定直方图数据的上下界,默认包含绘图数据的最大...指定直方图的类型,默认为ba

    曲线图的使用axes子图中的plot函数。hist中的常用参数及解释详见下表:

    参数 含义
    x 指定要绘制直方图的数据
    bins 指定直方图条形的个数
    range 指定直方图数据的上下界,默认包含绘图数据的最大值和最小值
    normed 是否将直方图的频数转换成频率
    weights 该参数可为每一个数据点设置权重
    cumulative 是否需要计算累计频数或频率
    bottom 可以为直方图的每个条形添加基准线,默认为0
    histtype 指定直方图的类型,默认为bar,除此还有’barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’
    align 设置条形边界值的对其方式,默认为mid,除此还有’left’和’right’
    orientation 设置直方图的摆放方向,默认为垂直方向
    rwidth 设置直方图条形宽度的百分比
    log 是否需要对绘图数据进行log变换
    color 设置直方图的填充色
    label 设置直方图的标签,可通过legend展示其图例
    stacked 当有多个数据时,是否需要将直方图呈堆叠摆放,默认水平摆放
    #coding:utf-8
    
    from matplotlib import pyplot as plt
    import numpy as np
    
    # 解决中文显示问题
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    
    # 生成figure对象
    fig = plt.figure()
    # 生成axes对象
    axes = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
    #标准差
    sigma = 1
    #均值
    mean = 0
    #正态分布随机数
    x=mean+sigma*np.random.randn(10000)
    axes.hist(x, bins=10, normed=False, histtype='bar', facecolor='yellowgreen', alpha=0.75)
    # 设置图像标题
    axes.set_title("直方图")
    
    # 显示图像
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 使用Matplotlib,基于频率分布直方图,为之添加概率密度曲线和数学表达式。

    绘制目标

    我们可以单独使用直方图来描述定量数据的分布特征,而如果为直方图添加一条概率密度曲线,就能更明显地去观察这种特征。

    这里就会在频率分布直方图的基础上绘制一条About体重的正态分布概率密度曲线,并标定正态分布概率密度的公式。

    Note:不熟悉正态分布、概率密度、频率分布直方图等内容的麻烦复习一下概率论的内容。

    Matplotlib编程实现

    # -*- coding:utf-8 -*-
    
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib as mpl
    
    mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["KaiTi"]
    mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
    
    mu = 60.0
    sigma = 2.0
    x = mu + sigma*np.random.randn(500)
    
    bins = 50
    
    fig, ax = plt.subplots(1, 1)
    
    n, bins, patches = ax.hist(x, bins, density=True, histtype="bar", facecolor="#99FF33", edgecolor="#00FF99", alpha=0.75)
    
    y = ((1/(np.power(2*np.pi, 0.5)*sigma))*np.exp(-0.5*np.power((bins-mu)/sigma, 2)))
    
    ax.plot(bins, y, color="#7744FF", ls="--", lw=2)
    
    ax.grid(ls=":", lw=1, color="gray", alpha=0.2)
    
    ax.text(54, 0.2, r"$y=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}$", {"color":"#FF5511", "fontsize":20})
    
    ax.set_xlabel("体重")
    ax.set_ylabel("概率密度")
    ax.set_title(r"体重的直方图:$\mu=60.0$, $\sigma=2.0$", fontsize=16)
    
    plt.show()
    

    成品图

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • matplotlib中,ax.plot函数是用来画曲线的,而ax.hist函数则用来画直方图(histogram)。下面我们用python代码换一个直方图,10000个符合正态分布的随机数,将他们按照直方图画出来:import numpy as npimport ...

    在matplotlib中,ax.plot函数是用来画曲线的,而ax.hist函数则用来画直方图(histogram)。

    下面我们用python代码换一个直方图,10000个符合正态分布的随机数,将他们按照直方图画出来:

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    x = np.random.randn(10000)

    fig = plt.figure()

    ax = fig.add_subplot()

    ax.hist(x, bins=50, color='blue', alpha=0.7)

    plt.show()

    注意ax.hist函数,数据的输入只有x,x可以是一个sequence,也可以是matrix;

    bins控制直方图中等宽分组的数量,默认为10,不过应该很少用默认值吧;

    alpha控制直方图颜色的透明度。(plot等其它函数中,也有这个参数)

    histogram.jpg正态分布直方图

    这个直方图怎么看,y轴表示数据出现的频率或次数,x轴是按bins参数输入进行分组。直方图,可以理解为由一系列高度不等的纵向条柱来表示数据分布特征的统计报告图,它是对原始数据进行压缩的结果。

    直方图分组的区间

    我没有找到特别权威的说明,不过,通过阅读matplotlib官方教材能够发现,bins的值如果是一个整数,x轴的区间就进行等宽划分;bins只也可以是一个sequence对象,用来进行不等宽划分x轴。

    不管怎么分x轴的区间,每一个分组,都是左封闭右开放,只有最后一个分组,是左右都封闭的!(想一想这样是合理的,左边不封闭,最左边的那个分组就没法处理了)

    >>> plt.hist((1,2,3,4,5,6,7,8,2), bins=(1,2,3,4,5,6,8))

    (array([1., 2., 1., 1., 1., 3.]), array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 8]),

    ject of 6 artists>)

    对(1,2,3,4,5,6,7,8,2)话直方图,但是bins=(1,2,3,4,5,6,8),即6-8为一个大分组,有3个数字落在这个区间,数据中出现了两次2,第1个分组是[1,2),不包含2,2因此包含在第2个分组中[2,3)。这样画出来的直方图如下:

    histgram02.jpgbins实现非等宽划分组

    上面这个图其实看着不是很好看,全都粘在一起了,我们可以通过rwidth参数(float,分组区间大小的百分比)来控制各个bar之间的间隔,注意此时图像上的位置,已经不再是真实的分组区间,x轴的刻度也可以用xticks函数来精确控制:

    >>> plt.hist((1,2,3,4,5,6,7,8,2), bins=(1,2,3,4,5,6,8), rwidth=0.9, color='purpl

    e', alpha=0.5)

    (array([1., 2., 1., 1., 1., 3.]), array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 8]),

    ject of 6 artists>)

    >>> plt.xticks(range(1,10,1))

    效果如下:

    histgram04.jpg美化后的直方图

    当bins参数为一个sequence时,实际上就是给dataset指定了一个range,即bins所括起来的区间不需要与dataset的区间一致。当bins是一个int时,我们可以用range参数来指定有效区间,将不在区间范围内的outliers排除在直方图的统计中。

    输入数据为matrix时的直方图

    输入数据x如果是一个matrix,matplotlib会把它的每一个列向量当做一个dataset来画直方图,然后将多个直方图并排在一起放在一个图中。此时,分组在x轴上的分割就不是精确的了(就像使用了rwidth参数):

    >>> plt.hist(((1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,1,2,2,3,4,5,5),(1,2,3,4,5),(1,2,3,3,3)), bi

    ns=4)

    (array([[4., 4., 3., 7.],

    [1., 1., 1., 2.],

    [1., 1., 3., 0.]]), array([1., 2., 3., 4., 5.]),

    r objects>)

    从返回值可以看出,分组为array([1., 2., 3., 4., 5.]),但为了作图,多个柱形公用一个区间,他们只能在这个区间内进行某种排列,两边还要留点空余出来:

    histgram03.jpg多个dataset时的直方图

    根据需要,我们可以此时将多个直方图的bar堆叠起来(stack),使用stacked=True参数,配合rwidth,代码和效果如下:

    >>> plt.hist(((1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,1,2,2,3,4,5,5),(1,2,3,4,5),(1,2,3,3,3)), bi

    ns=4, stacked=True, rwidth=0.9)

    (array([[4., 4., 3., 7.],

    [5., 5., 4., 9.],

    [6., 6., 7., 9.]]), array([1., 2., 3., 4., 5.]),

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    千次阅读 2020-04-04 23:12:10
    matplotlib直方图是通过hist函数来画的,但是有时候或许我们想画一个直方图加上累计概率曲线,既然没有现成的,就只能咱们自己造了 计算累计曲线 ax1 = fig.add_subplot(111) a1,a2,a3=ax1.hist(data,bins =10, ...

空空如也

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