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python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
! y; l' `+ {8 |( \- 饼状图绘制
- 直方图绘制
- 极坐标绘制
- 散点图绘制
0 q e1 o. I$ V4 e; x
$ B% L% Y" Y3 W2 U8 b
( F4 F. b$ p9 ^pyplot基本概述
* m |; S. I2 e6 z
7 F- X: e q- Y3 F/ J; s
7 \( I1 O* k/ G5 ~# r
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实例
$ ]/ D- I- v+ Q6 Y3 a" A" h4 I% G* v! \0 u4 m+ U
饼状图绘制
# u3 h' L( s0 Y" Z0 y. }4 [0 ^6 E' ^9 T3 r
.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)
5 [+ R# B" `4 Z1 q H0 X# w参数 说明 类型
5 h* @( z1 k( m _( N5 T% [x 数据,即所占大小 array-like, V$ h& G! {' B1 R$ ?( D$ w: u# R% n7 Y, t
explode (每一块)离开中心距离 array-like
; |& u+ I+ _+ I4 O2 ~9 plabel 标签 list
* L0 P% n, V0 ^( Icolor 颜色参数 array-like
0 J) M, Q5 ] ~) v/ }& kautopct 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
6 M& I( A% v, x" t- Apctdistance 类似于labeldistance,指定autopct的位置刻度,默认值为0.6 0~1
( J8 J/ y( c+ |* |) s2 p# qshadow 是否显示阴影 bool
- O; ?2 U% Z4 Q! C- m5 Vlabeldistance 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: O2 v' @% }; }" n" P! H6 k
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
0 u3 t8 `& J: S- |radius 饼图的半径,如果半径为"无",则将其设置为 1。 float
4 W$ k! w: K3 [1 h- `1 l* x% v0 }counterclock 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
2 a( l: d/ j8 |' N9 ?: Kwedgeprops 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
, F0 `% Q9 A6 t2 v* D* f( Btextprops 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
5 I* ^# a$ Y' k Y. lcenter 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
$ Q( j$ d/ f. G( Wframe 如果为 true,则用图表绘制轴框。 bool7 J7 V! A k2 ^: E8 S, C
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% I3 \# C4 ]% ?/ H3 ^+ F
参数过多请到上查看官方文档
3 u# o3 M" a6 W9 A9 i m/ Q1 F, X4 Y: T7 z, X
直方图绘制( g4 K# ^6 I$ G _
, c6 w- \4 U' |
官方文档一维直方图官方文档二维直方图7 j2 k* V) d% p/ c
+ h1 k7 z6 r# f% ^% Q
一维:plt.hist() 二维plt.hist2d() 参数过多,官方文档, h7 I/ e- a# u& y0 Z7 K+ N
详解 极坐标绘制官方文档 plt.polar(theta,r)
* _, n9 X% T; I! D& Y" P- w+ ]2 ]$ \
0 d; ]1 u7 H+ X/ {& ]4 T' N散点图绘制
$ N) M* o0 q; S5 `
& R9 N8 D" h2 o- n, @官方文档
2 S$ M5 Z: Z/ m, c: A- i. Z s# w$ l( p# H: N5 x, I6 U
.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)
9 C$ R Y# E6 O8 U+ f9 a各参数详解
; {5 g8 s/ b7 E7 r& Q0 E" x) V3 p& S% e1 p5 L: f
* P2 C4 f9 F8 H( Q+ `6 s8 K
: n! G* S* g/ ?) U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——————————————7 [- N( ?: y0 p7 [ a% d+ [
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