使用matplotlib绘制散点图、柱状图和饼状图-学习篇

2024-09-07 23:28

本文主要是介绍使用matplotlib绘制散点图、柱状图和饼状图-学习篇,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一、散点图

Python代码如下:

num_points = 100
x = np.random.rand(num_points) #x点位随机
y = np.random.rand(num_points) #y点位随机
colors = np.random.rand(num_points) #颜色随机
sizes = 1000 * np.random.rand(num_points) # 大小随机
alphas = np.random.rand(num_points) #透明度随机
#创建散点图
plt.scatter(x,y,c=colors,s=sizes,alpha=0.5,cmap='viridis')
#显示颜色条
plt.colorbar()
#显示图像
plt.show()

绘制结果如下:
在这里插入图片描述

二、柱状图

Python代码如下:

#柱状图  
labels = ['A','B','C','D','E','F','G'] #柱状图数量
values = [3,5,7,9,6,4,2] #柱状图高度
#设置标签的位置
x = np.arange(len(labels))
#绘制柱状图
plt.bar(x,values,color='blue',align='center',alpha=0.5)
#设置图表的标题和轴标签
plt.title('Simple Bar Chart')
plt.xlabel('Labels')
plt.ylabel('Values')
#设置x轴的标签
plt.xticks(x,labels)
#显示图像
plt.show()

绘制结果如下:
在这里插入图片描述

三、饼状图

Python代码如下:

#饼状图
sizes = [15,30,45,10] #各部分大小
labels = ['A','B','C','D']
colors = ['gold','yellowgreen','lightcoral','lightskyblue'] #各部分颜色
explode = (0.1,0,0,0)
#绘制扇形图
plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=140)
#设置为等比例,这样扇形图就是一个圆
plt.axis('equal')
#显示图像
plt.show()

绘制结果如下:
在这里插入图片描述

这篇关于使用matplotlib绘制散点图、柱状图和饼状图-学习篇的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1146467

相关文章

HarmonyOS学习(七)——UI(五)常用布局总结

自适应布局 1.1、线性布局(LinearLayout) 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列,Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距,达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式,且在各类尺寸屏幕上表现一致,其中交叉轴为垂直时,取值为Vert

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

中文分词jieba库的使用与实景应用(一)

知识星球:https://articles.zsxq.com/id_fxvgc803qmr2.html 目录 一.定义: 精确模式(默认模式): 全模式: 搜索引擎模式: paddle 模式(基于深度学习的分词模式): 二 自定义词典 三.文本解析   调整词出现的频率 四. 关键词提取 A. 基于TF-IDF算法的关键词提取 B. 基于TextRank算法的关键词提取

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

Hadoop数据压缩使用介绍

一、压缩原则 (1)运算密集型的Job,少用压缩 (2)IO密集型的Job,多用压缩 二、压缩算法比较 三、压缩位置选择 四、压缩参数配置 1)为了支持多种压缩/解压缩算法,Hadoop引入了编码/解码器 2)要在Hadoop中启用压缩,可以配置如下参数

【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)

【课程链接】 AntV G6:深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中,应该怎样去计算和绘制图形,如何给一个图形制作不间断的动画,以及在鼠标事件之后产生动画。(有点难,需要好好理解) <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06

Makefile简明使用教程

文章目录 规则makefile文件的基本语法:加在命令前的特殊符号:.PHONY伪目标: Makefilev1 直观写法v2 加上中间过程v3 伪目标v4 变量 make 选项-f-n-C Make 是一种流行的构建工具,常用于将源代码转换成可执行文件或者其他形式的输出文件(如库文件、文档等)。Make 可以自动化地执行编译、链接等一系列操作。 规则 makefile文件

学习hash总结

2014/1/29/   最近刚开始学hash,名字很陌生,但是hash的思想却很熟悉,以前早就做过此类的题,但是不知道这就是hash思想而已,说白了hash就是一个映射,往往灵活利用数组的下标来实现算法,hash的作用:1、判重;2、统计次数;

使用opencv优化图片(画面变清晰)

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化,使其看起来更清晰,同时保持尺寸不变,通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多,主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器:相机传

pdfmake生成pdf的使用

实际项目中有时会有根据填写的表单数据或者其他格式的数据,将数据自动填充到pdf文件中根据固定模板生成pdf文件的需求 文章目录 利用pdfmake生成pdf文件1.下载安装pdfmake第三方包2.封装生成pdf文件的共用配置3.生成pdf文件的文件模板内容4.调用方法生成pdf 利用pdfmake生成pdf文件 1.下载安装pdfmake第三方包 npm i pdfma