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2 File Name#xff1a; draw3 Author#xff1a; tim4 Date#xff1a; 2018/8/15 16:475 Description#xff1a; 图形绘制。十分有用#xff0c;对于工作中实验性的项目#xff0c;可以快速展示效果。如果使用java#xff0c;还需要配合前端展示。6
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8 importma…1
2 File Name draw3 Author tim4 Date 2018/8/15 16:475 Description 图形绘制。十分有用对于工作中实验性的项目可以快速展示效果。如果使用java还需要配合前端展示。6
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8 importmatplotlib.pyplot as plt9 import numpy as np #模块取别名
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12 #直方图
13 defdraw_hist():14 mu 100
15 sigma 20
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17 x mu sigma * np.random.randn(20000) #样本数量
18 plt.hist(x, bins100, colorgreen, normedTrue) #bins显示有几个直方normed是否对数据进行标准化
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20 plt._show()21
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23 #条形图
24 defdraw_bar():25 y [20, 10, 30, 25, 15] #Y轴数据
26 index np.arange(5) #X轴数据也可以是index [0,5]
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28 plt.bar(leftindex, heighty, colorblue, width0.5)29 plt.show()30
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32 #折线图
33 defdraw_plot():34 x np.linspace(-10, 10, 100) #-10到10100个点
35 y x ** 3 #x的3次幂
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37 plt.plot(x, y, linestyle--, colororange, marker)38 plt.xlabel(X)39 plt.ylabel(Y)40
41 plt.show()42
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44 #散点图
45 defdraw_scatter():46 x np.random.randn(1000)47 y x np.random.randn(1000) * 0.5
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49 plt.scatter(x, y, s5, marker) #s表示面积marker表示图形
50 plt.show()51
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53 #饼状图
54 defdraw_pie():55 labels A, B, C, D #4个模块
56 fracs [15, 30, 45, 10] #每个模块占比例
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58 plt.axes(aspect1) #使x、y轴比例相同
59 explode [0, 0.5, 0, 0] #突出某一部分区域
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61 plt.pie(xfracs, labelslabels, autopct%.0f%%, explodeexplode) #autopct显示百分比
62 plt.show()63
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65 #带图例
66 defdraw_with_legend():67 x np.arange(1, 11, 1) #x轴坐标1开始11结束步长为1
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69 plt.plot(x, x * 2) #第一条线x,y坐标
70 plt.plot(x, x * 3)71 plt.plot(x, x * 4)72
73 plt.legend([Normal, Fast, Faster]) #设置图例与上面的线对应
74 plt.grid(True, colorgreen, linestyle--, linewidth1) #绘制网格
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76 plt.show()77
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79 #start
80 if __name__ __main__:81 #draw_hist()
82 #draw_bar()
83 draw_plot()84 #draw_scatter()
85 #draw_pie()
86 #draw_with_legend()
