python数据可视三大库之matplotlib库（二：图表函数入门）

杨利霞

; Q6 e  Y! X" u1 e# O2 xpython数据可视三大库之matplotlib库（二：图表函数入门）[color=rgba(0, 0, 0, 0.74902)]文章目录

• pyplot基本概述
• 实例
  
  • 饼状图绘制
  • 直方图绘制
  • 极坐标绘制
  • 散点图绘制
    3 Q. N8 P& a# W

" {( x( ~9 [/ `pyplot基本概述
3 x" `. N% Q' g
- p2 }; ^6 n0 R# q$ D- {
$ n( O( N1 V8 `  f) r
实例
  K4 e/ E3 q0 y+ ~: B5 F
饼状图绘制
2 \  j, V) P$ t5 Y; J; c# q
2 k6 q$ N  C2 s% p* z& l.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=None, radius=None, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=(0, 0), frame=False, rotatelabels=False, *, data=None)
& C9 f; o  U' A# q参数        说明        类型
: [* o) S; {& p; Q! a8 A+ }x        数据,即所占大小        array-like
& j% [1 _" q1 V" f2 c' M$ f' A6 Hexplode        (每一块)离开中心距离        array-like
label        标签        list
- n1 [) \3 }& Ccolor        颜色参数        array-like
autopct        数据标签控制饼图内百分比设置,可以使用format字符串或者format function’%1.1f’指小数点前后位数(没有用空格补齐)        str, or function
pctdistance        类似于labeldistance,指定autopct的位置刻度,默认值为0.6        0~1
2 t) r6 @; H  fshadow        是否显示阴影        bool
labeldistance        label标记的绘制位置,相对于半径的比例，默认值为1.1, 如<1则绘制在饼图内侧        float
startangle        开始绘图的角度如果不是"无"，则从 x 轴逆时针旋转饼图的起始点。        float
radius        饼图的半径，如果半径为"无"，则将其设置为 1。        float
, ^6 m# z5 I; E2 R3 o# Y( i. Fcounterclock        指定指针方向布尔值，可选参数，默认为：True，即逆时针。将值改为False即可改为顺时针        bool
# v& `, s. ?: u3 @( N" L: I, u  Vwedgeprops        字典类型，可选参数，默认值：None。参数字典传递给wedge对象用来画一个饼图        dict
+ D$ a6 I" ?% {1 j; _, K0 ptextprops        设置标签（labels）和比例文字的格式；字典类型，可选参数，默认值为：None。传递给text对象的字典参数。        dict
2 }* E6 S2 ?1 f2 K- j3 y5 B+ ~% Mcenter        浮点类型的列表，可选参数，默认值：(0,0)。图标中心位置。        list of float
frame        如果为 true，则用图表绘制轴框。        bool
rotatelabels        旋转标签，如果为 true，则将每个标签旋转到相应切片的角度。        bool
参数过多请到上查看官方文档
' L( h+ M; h3 M1 m* s
直方图绘制

官方文档一维直方图官方文档二维直方图

8 V8 k& d4 b. B. _

一维：plt.hist()二维plt.hist2d()

参数过多，官方文档
% p: @; G" j, Z; t0 @2 C; G详解

极坐标绘制

官方文档

plt.polar(theta,r)

% g% n9 W$ b) p; N散点图绘制
4 [9 k* E! \0 S7 Q4 r) [$ D3 }
; T& r* y/ h1 W: a0 U官方文档
* g* J6 H, A5 Y" c% e5 A# v  |0 \+ t
( s1 q2 C1 p: z.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=, edgecolors=None, *, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)
4 y  @+ B; Q, i# q, z* K+ g4 R( I各参数详解
% Q) F* Z  P! m

9 K7 o7 L. W; {$ D8 Q+ W/ B
所有资料来源于mooc北京理工大学python数据可视化课程，以及博客园csdn文章，以及官方文档——————————————
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