Dieser Artikel stellt hauptsächlich eine umfassende Zusammenfassung der Verwendung von Python zum Zeichnen von Diagrammen vor. Ich werde ihn jetzt mit Ihnen teilen und als Referenz verwenden. Folgen wir dem Editor und werfen wir einen Blick darauf
Bevor wir Python zum Zeichnen von Diagrammen verwenden, müssen wir zwei Bibliotheksdateien installieren, numpy und matplotlib.
Numpy ist eine Open-Source-Erweiterung für numerische Berechnungen für Python, die zum Speichern und Verarbeiten großer Matrizen verwendet werden kann. Sie ist effizienter als Pythons eigene Datenstruktur und nutzt ihre grafischen Effekte Zeichnen unter MATLAB Die Grafiken sind ähnlich.
Im Folgenden werde ich vorstellen, wie man mit Python einfachen Code zeichnet.
1. Diagrammzeichnung
Histogramm
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp mu=100 sigma=20 x=mu+sigma*np.random.randn(20000)# 样本数量 plt.hist(x,bins=100,color='green',normed=True)# bins显示有几个直方,normed是否对数据进行标准化 plt.show()
Balkendiagramm
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp y=[20,10,30,25,15] index=np.arange(5) plt.bar(left=index,height=y,color='green',width=0.5) plt.show()
Liniendiagramm
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp x=np.linspace(-10,10,100) y=x**3 plt.plot(x,y,linestyle='--',color='green',marker='<') plt.show()
Streudiagramm
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp x=np.random.randn(1000) y=x+np.random.randn(1000)*0.5 plt.scatter(x,y,s=5,marker='<')# s表示面积，marker表示图形 plt.show()
Kreisdiagramm
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp labels='A','B','C','D' fracs=[15,30,45,10] plt.axes(aspect=1)#使x y轴比例相同 explode=[0,0.05,0,0]# 突出某一部分区域 plt.pie(x=fracs,labels=labels,autopct='%.0f%%',explode=explode)#autopct显示百分比 plt.show()
Boxplot
wird hauptsächlich verwendet, um die Streuung von Daten darzustellen. Der Graph ist in obere Kante, oberes Quartil, Median, unteres Quartil und untere Kante unterteilt. Ausreißer sind Ausreißer
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp np.random.seed(100) data=np.random.normal(size=(1000,4),loc=0,scale=1) labels=['A','B','C','D'] plt.boxplot(data,labels=labels) plt.show()
2. Bildanpassung
1. 23 Punkt Formen
"."point","pixel"o"circle"v"triangle_down "^"triangle_up"<"triangle_left">"triangle_right"1"tri_down "2"tri_up"3"tri_left"4"tri_right"8"octagon "s"square"p"pentagon"*"star"h"hexagon1"H"hexagon2 "+"plus"x"x"D"diamond"d"thin_diamond
2. 8 integrierte Standardfarbabkürzungen
b:blueg:greenr:redc:cyan m:magentay:yellowk:blackw:white
3. 4 Arten von Linearität
- durchgezogene Linie – gestrichelte Linie – gestrichelte Linie
4. Zeichnen Sie Unterbilder auf ein Bild
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp x=np.arange(1,100) plt.subplot(221)#2行2列第1个图 plt.plot(x,x) plt.subplot(222) plt.plot(x,-x) plt.subplot(223) plt.plot(x,x*x) plt.subplot(224) plt.plot(x,np.log(x)) plt.show()
5. Netz generieren
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp y=np.arange(1,5) plt.plot(y,y*2) plt.grid(True,color='g',linestyle='--',linewidth='1') plt.show()
6. Legende generieren
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp x=np.arange(1,11,1) plt.plot(x,x*2) plt.plot(x,x*3) plt.plot(x,x*4) plt.legend(['Normal','Fast','Faster']) plt.show()
Das war's für diesen Artikel Alle Inhalte, Ich hoffe, dass es für alle beim Lernen hilfreich sein wird, und ich hoffe auch, dass alle die chinesische PHP-Website unterstützen.
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