Python matplotlib模块及柱状图用法解析
代码如下
importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
deftest4():
names=['电影1','电影2','电影3']
real_num1=[7548,4013,1673]
real_num2=[5453,1840,1080]
real_num3=[4348,2345,1890]
x=np.arange(len(names))
#绘制柱形图
width=0.3
plt.bar(x,real_num1,alpha=0.5,width=width,label=names[0])
plt.bar([i+widthforiinx],real_num2,alpha=0.5,width=width,label=names[1])
plt.bar([i+2*widthforiinx],real_num3,alpha=0.5,width=width,label=names[2])
#正常显示中文
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]
#设置x坐标轴的值
x_label=["第{}天".format(i+1)foriinx]
#让x坐标轴显示在中间
plt.xticks([i+widthforiinx],x_label)
#添加ylabel
plt.ylabel("票房数")
#添加图例
plt.legend()
#添加标题
plt.title("3天3部电影票房数")
plt.show()
test4()
结果显示:
代码如下
frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp deftest5(): #ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap='rainbow')#绘面 #绘制3D曲面图 fig=plt.figure() ax=Axes3D(fig) #-4到4[-4,4)，步长为0.25 X=np.arange(-4,4,0.25) Y=np.arange(-4,4,0.25) #meshgrid方法，你只需要构造一个表示x轴上的坐标的向量和一个表示y轴上的坐标的向量;然后作为参数给到meshgrid(),该函数就会返回相应维度的两个矩阵; 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()
结果如下:
代码如下
importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
deftest6():
#绘制三维散点图
#ax.scatter(x[1000:4000],y[1000:4000],z[1000:4000],c='r')#绘点
data=np.random.randint(0,255,size=[40,40,40])
x,y,z=data[0],data[1],data[2]
#创建一个三维的绘图工程
ax=plt.subplot(111,projection="3d")
#将数据点分成三部分画，在颜色上有区分度
ax.scatter(x[:10],y[:10],z[:10],c='y')#绘制数据点
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')
#坐标轴
ax.set_zlabel("Z")
ax.set_ylabel("Y")
ax.set_xlabel("X")
plt.show()
效果如下:
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