自己整理注释的Python画图合集，包含常见的各种画图类型。
1.Python 饼状图
import numpy as np# 加载数学库用于函数描述import matplotlib.pyplot as plt###########画ax1 ax1为单柱状图 ################# # 饼状图# plot.figure(figsize=(8,8))labels = ['Canteen', 'Supermarket', 'Dorm', 'Others']sizes = [70, 20, 44, 2] #各个部分的数目 自动计算百分比例colors = ['r', 'yellow', 'b', 'green']explode = (0.05, 0, 0, 0)#各个部分离圆心距离patches, l_text, p_text = plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors,labeldistance=1.1, autopct='%2.0f%%', shadow=True,startangle=90, pctdistance=0.6)# labeldistance，label的位置离远点有多远，1.1指1.1倍半径的位置# autopct，圆里面的文本格式，%3.1f%%表示小数有三位，整数有一位的浮点数# shadow，饼是否有阴影# startangle，起始角度，0，表示从0开始逆时针转，为第一块。一般选择从90度开始比较好看# pctdistance，百分比的text离圆心的距离# patches, l_texts, p_texts，为了得到饼图的返回值，p_texts饼图内部文本的，l_texts饼图外label的文本# 改变文本的大小# 方法是把每一个text遍历。调用set_size方法设置它的属性for t in l_text:t.set_size = 30for t in p_text:t.set_size = 20# 设置x，y轴刻度一致，这样饼图才能是圆的plt.axis('equal')plt.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(-0.1, 1))# loc: 表示legend的位置，包括'upper right','upper left','lower right','lower left'等# bbox_to_anchor: 表示legend距离图形之间的距离，当出现图形与legend重叠时，可使用bbox_to_anchor进行调整legend的位置# 由两个参数决定，第一个参数为legend距离左边的距离，第二个参数为距离下面的距离#plt.grid()plt.show()
效果如图：
2. Python 纯柱状图，单柱与双柱图，柱状图与结合散点图
import numpy as np# 加载数学库用于函数描述import matplotlib.pyplot as pltx=np.arange(0,10,1)#start stop step 数据y=x*x+1.5y1=100-y###########画ax1 ax1为单柱状图 ################fig=plt.figure(1) #新建画布1ax1=fig.add_subplot(2,2,1)#定义子画布 以及位置ax1.set_title("this is a title for ax1")#主标题ax1.set_ylabel("y lable",c="b")#y左标题ax1.set_xlabel("x lable")#x标题ax1.set_xlim(0,10) #x坐标范围ax1.set_ylim(0,100)ax1.bar(x, y, color="b", alpha=1, label='a')#画散点 alpha 颜色深度ax1.legend() #添加标签###########画ax2 曲线图 与ax1共用x轴 ################ax2=ax1.twinx() #共用X轴 twinyax2.plot(x,y1,c="g",label="a2") #点画线ax2.set_ylabel("y1 label",c="g")ax2.set_ylim(0,108)plt.legend()###########画ax3 两个对象的柱状图 ################fig1=plt.figure(1) ax3=fig1.add_subplot(2,2,4) #定义字画布位置xtick=("a1","a2","a3","a4","a5","a6","a7","a8","a9","a10")#自己定义x坐标显示wi=1plt.xticks(3*x+wi/2,xtick)ax3.bar(3*x, height=y,width=1,color="r",label=u'superpoint/s')ax3.bar(3*x+wi,height= y1,width=1,color="b",label=u'SIFT/s')ax3.legend()#画布3标签plt.show()
效果如图：
3.Python 纯散点图 多类型散点 折线图
import numpy as np# 加载数学库用于函数描述import matplotlib.pyplot as pltx=np.arange(0,10,1)#start stop step 数据y=x*x+1.5y1=100-y###########画ax1 ax1为散点图 ################fig=plt.figure(1) #新建画布1ax1=fig.add_subplot(2,2,1)#定义子画布 以及位置ax1.set_title("this is a title for ax1")#主标题ax1.set_ylabel("y lable",c="b")#y左标题ax1.set_xlabel("x lable")#x标题ax1.set_xlim(0,10) #x坐标范围ax1.set_ylim(0,100)ax1.scatter(x, y, s=1, c="b", alpha=0.1, label='a')#画散点 alpha 颜色深度ax1.legend() #添加标签# loc: 表示legend的位置，包括'upper right','upper left','lower right','lower left'等###########画ax2 曲线图 与ax1共用x轴 ################ax2=ax1.twinx() #共用X轴 twinyax2.plot(x,y1,c="g",label="a2") #点画线ax2.set_ylabel("y1 label",c="g")ax2.set_ylim(0,108)ax2.legend()###########画ax3 点线共存图 另开字画部 ################fig1=plt.figure(1) ax3=fig1.add_subplot(2,2,4)ax3.plot(x, y,'o-',c="r",label=u'superpoint/s')ax3.legend()plt.show()
