python可视化图表生成(一)

【摘要】 一、安装拓展包
pip install matplotlib 二、折线图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 2, 100)#创建等差数列 0-2之间100个

plt.plot(x, x, label=”line1″)#第一个参数为横坐标 第二个为纵坐标 第三…

一、安装拓展包

pip install matplotlib在这里插入图片描述
二、折线图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 2, 100)#创建等差数列 0-2之间100个

plt.plot(x, x, label="line1")#第一个参数为横坐标 第二个为纵坐标 第三个为曲线名字
plt.plot(x, x**2, label="line2")
plt.plot(x, x**3, label="line3")

plt.xlabel("x label")#x轴名字
plt.ylabel("y label")#y轴名字

plt.title("测试折线图")#图标名字

plt.legend()#显示图例

plt.show()#生成图表

  
 

在这里插入图片描述
三、散点图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0., 5., 0.2)#从0-5之间,产生等差数列,公差为0.2

plt.plot(x, x, "r--", x, x**2, "bs", x, x**3, "g^")#
plt.xlabel("x label")#x轴名字
plt.ylabel("y label")#y轴名字

plt.title("测试折线图")#图标名字

plt.legend()#显示图例

plt.show()#生成图表

  
 

在这里插入图片描述
四、三维散点图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

data = np.random.randint(0, 255, size=[40,40,40])#产生随机数

x,y,z = data[0],data[1],data[2]#
ax = plt.subplot(111, projection="3d")#创建三维绘图

ax.scatter(x[:10], y[:10], z[:10], c="y")#绘制散点
ax.scatter(x[10:20], y[10:20], z[10:20], c="r")
ax.scatter(x[30:40], y[30:40], z[30:40], c="g")

ax.set_xlabel("X")#x轴名字
ax.set_ylabel("Y")#y轴名字
ax.set_zlabel("Z")#z轴名字
plt.title("测试折线图")#图标名字

plt.legend()#显示图例

plt.show()#生成图表
  
 

在这里插入图片描述

五、三维平面图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
X = np.arange(-4, 4, 0.25)
Y = np.arange(-4, 4, 0.25)
X,Y = np.meshgrid(X, Y)#
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap="rainbow")#

plt.show()#生成图表

  
 

在这里插入图片描述

文章来源: blog.csdn.net,作者:锅锅是锅锅,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:blog.csdn.net/u010835747/article/details/116211193

© 版权声明
THE END
喜欢就支持一下吧
点赞0 分享