python数据可视三大库之matplotlib库（二：图表函数入门）

杨利霞

1 \7 D; x, k6 O1 N  J. Apython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
    

pyplot基本概述
- O% V+ v& [  [. p. w


/ i8 T: A+ v/ h, |' J# ~4 \- e% @9 `实例

饼状图绘制

.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)
: T* y1 `, N  D& ~  l3 _/ x参数        说明        类型
+ T8 P5 [2 N- o" V" `x        数据,即所占大小        array-like
explode        (每一块)离开中心距离        array-like
label        标签        list
* U& U0 L' ~1 X- i; f3 Ocolor        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
3 r8 Y: }: A4 }# kpctdistance        类似于labeldistance,指定autopct的位置刻度,默认值为0.6        0~1
shadow        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
7 r) o+ b7 z- ?6 M3 \: Mstartangle        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
  _+ o. z. B6 Z- Q, M6 U" tradius        饼图的半径，如果半径为"无"，则将其设置为 1。        float
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
wedgeprops        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
textprops        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
center        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
  i2 @/ W% h6 ~! S* `frame        如果为 true，则用图表绘制轴框。        bool
2 i" A! y1 N( V: P- protatelabels        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
- Q8 x  T7 s# ?! @2 s3 ^参数过多请到上查看官方文档

: @: z$ Q$ h" ?. N* `) ?# h! t6 S# h直方图绘制

$ C0 k6 d; ?1 k官方文档一维直方图官方文档二维直方图
$ @# z. Y! `/ T) s2 `% ^( F
. z" M  c  w; j& k  i

一维：plt.hist()二维plt.hist2d()

参数过多，官方文档
& Q) Z& x4 G. `- w2 b& V( D: U详解

极坐标绘制

官方文档

plt.polar(theta,r)

9 l7 e' t& }) c) M. Q( h
, t4 r. G  y4 D; O% M3 {" l散点图绘制

官方文档
: M; }, ?$ u( l! L0 {" x
.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)
' V0 C" {7 H6 A9 a; d- l各参数详解
- K, l) ]2 E) e& O' ?9 X- p5 W


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——————————————
版权声明：本文为CSDN博主「伏虎山真人」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
  d: g; p# f0 i, h- @原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_46325250/article/details/106047177
* C* Y7 U1 P  U: r) x
% A- ?. V, N" R* j1 t8 j9 \
( @# Z% A& Q- R$ ~$ F

chace

感谢分享

chace

感谢分享  下载学习