matplotlib·2（绘制饼图，直方图，极坐标图，复杂子区域分割）

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 绘制饼图 labels = 'x', 'y', 'z', 'm' # 坐标轴名称 size = [100, 230, 340, 343] explode = (0, 0.1, 0, 0) # 使得y的数据突出 plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0), colspan=2) plt.pie(size, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=False, startangle=8) # autopct会显示占比 plt.axis('equal') # 使得饼图是个正圆 # 绘制直方图 a = np.random.normal(100, 20, size=100) # 生成均值为100，方差为20的100个数，格式为矩阵 plt.subplot2grid((3, 3), (1, 2), colspan=3) # colspan代表分割块的序号 plt.hist(a, bins=20, density=1, histtype='stepfilled', facecolor='b', alpha=0.5) # bins=b20:从最大到最小生成20个区间 # density=1：出现次数变为概率展示 # alpha=0.5：颜色深度 # 绘制极坐标图 n = 20 # 划分区间数 theta = np.linspace(0.0, 2 * np.pi, n, endpoint=False) radii = 10 * np.random.rand(n) width = np.pi / 4 * np.random.rand(n) # ax=plt.subplot(111,projection='polar')projection='polar'绘制极坐标图指令 # 使用plt.subplot()方法是面向对象的绘制方法，ax是一个对象 ax = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 0), colspan=1, projection='polar') # 设置极坐标图参数 bars = ax.bar(theta, radii, width=width, bottom=0.0) # 颜色设定 for r, bar in zip(radii, bars): bar.set_facecolor(plt.cm.viridis(r / 10.)) bar.set_alpha(0.5) plt.savefig('C://Users/Administrator/Desktop/test1.png', dpi=800) plt.show()

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