春招学考社团_python基础_p23_matplotlib模块.py
- 2026-02-26 00:56:17
春招学考社团_python基础_p23_matplotlib模块.py上述的代码,产生的图表如下：是折线图 
二、绘制线形图 线形图与折线图的叠加效果如下： 
三、绘制柱形图 此外,常见的图还有很多,比如 
知识点：matplotlib常用函数绘图
matplotlib.pyplot 是 Python 中最常用的数据可视化库，专门用于创建各种静态、动态和交互式的图表，是数据分析、科学计算和工程绘图的重要工具。
一、绘制散点图
#导入matplotlib的pyplot模块,用于数据可视化绘图import matplotlib.pyplot as plt# 导入numpy模块并简写为np，用于数学计算和数组操作import numpy as np#定义x轴数据：1到8的整数列表x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]#计算每个x对应的余弦值作为y轴数据,即根据x轴的数据生成y轴的数据y = np.cos(x)#设置中文字体显示，防止图表中出现乱码plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] # 设置字体族为无衬线字体plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定黑体作为中文字体#设置图表的标题plt.title('图表标题的内容')# 设置x轴的标签plt.xlabel('横坐标X的内容')# 设置y轴的标签plt.ylabel('纵坐标Y的内容')# 下面两行被注释掉了，用于设置坐标轴范围# plt.xlim(0,20) # 设置x轴显示范围从0到20# plt.ylim(0,3) # 设置y轴显示范围从0到3# plt.pie(x,y) # 饼图：用于显示各部分占整体的比例（这里数据不适合画饼图）plt.scatter(x, y) # 散点图：用于显示两个变量之间的关系，每个点代表一个数据对# plt.bar(x,y) # 柱状图：用于比较不同类别的数值大小，用柱子高度表示数值# plt.barh(x,y) # 水平柱状图：柱状图的水平版本，用柱子长度表示数值# plt.plot(x,y) # 折线图：用于显示数据随时间或顺序变化的趋势# 显示绘制好的图表plt.show()
#如果我们启用下面的这行代码plt.plot(x,y)#这将产生线形图的效果,与上述的折线图叠加哦
plt.bar(x,y)#柱状图：用于比较不同类别的数值大小，用柱子高度表示数值plt.barh(x,y)#垂直柱状图
四、绘制饼图
#饼图用于显示各部分占整体的比例（这里数据不适合画饼图）plt.pie(x,y)#
知识拓展：绘制简单的二次函数图像示例
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.linspace(-2, 2, 50) # 在-2到2之间生成50个等间隔的点y = x ** 2 # 计算每个x对应的平方值（二次函数）plt.plot(x, y) # 绘制折线图plt.show() # 显示图表
知识总结：
1.绘制各种类型的图表
| 折线图 | plot() | |
| 散点图 | scatter() | |
| 柱状图 | bar() | |
| 水平柱状图 | barh() | |
| 饼图 | pie() | |
| 直方图 | hist() | |
| 箱线图 | boxplot() | |
| 等高线图 | contour() |
2. 图表美化与定制
| 设置标题 | title() | |
| 坐标轴标签 | xlabel()/ylabel() | |
| 坐标轴范围 | xlim()/ylim() | |
| 图例 | legend() | |
| 网格线 | grid() | |
| 文本注释 | text()/annotate() | |
| 颜色设置 | color | |
| 线条样式 | linestyle |
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