1.环境

系统：windows10

python版本：python3.6.1

使用的库：matplotlib，numpy

2.numpy库产生随机数几种方法

import numpy as np

numpy.random

3.散点图 x x轴 y y轴 s 圆点面积 c 颜色 marker 圆点形状 alpha 圆点透明度 #其他图也类似这种配置 N=50 # height=np.random.randint(150,180,20) # weight=np.random.randint(80,150,20) x=np.random.randn(N) y=np.random.randn(N) plt.scatter(x,y,s=50,c='r',marker='o',alpha=0.5) plt.show()

https://static.oschina.net/uploads/space/2017/0605/214829_e0Zy_3264690.png" > 4.折线图 x=np.linspace(-10000,10000,100) #将-10到10等区间分成100份 y=x**2+x**3+x**7 plt.plot(x,y) plt.show()

折线图使用plot函数

5.条形图 N=5 y=[20,10,30,25,15] y1=np.random.randint(10,50,5) x=np.random.randint(10,1000,N) index=np.arange(N) plt.bar(left=index,height=y,color='red',width=0.3) plt.bar(left=index+0.3,height=y1,color='black',width=0.3) plt.show()

orientation设置横向条形图 N=5 y=[20,10,30,25,15] y1=np.random.randint(10,50,5) x=np.random.randint(10,1000,N) index=np.arange(N) # plt.bar(left=index,height=y,color='red',width=0.3) # plt.bar(left=index+0.3,height=y1,color='black',width=0.3) #plt.barh() 加了h就是横向的条形图，不用设置orientation plt.bar(left=0,bottom=index,width=y,color='red',height=0.5,orientation='horizontal') plt.show()

https://static.oschina.net/uploads/space/2017/0605/220327_Ta7z_3264690.png" > 6.直方图 m1=100 sigma=20 x=m1+sigma*np.random.randn(2000) plt.hist(x,bins=50,color="green",normed=True) plt.show()

https://static.oschina.net/uploads/space/2017/0605/220506_RysH_3264690.png" > # #双变量的直方图 # #颜色越深频率越高 # #研究双变量的联合分布 #颜色越深频率越高 #研究双变量的联合分布 x=np.random.rand(1000)+2 y=np.random.rand(1000)+3 plt.hist2d(x,y,bins=40) plt.show()

7.饼状图

设置x,y轴比例为1：1，从而达到一个正的圆

labels标签参数,x是对应的数据列表,autopct显示每一个区域占的比例,explode突出显示某一块,shadow阴影

labes=['A','B','C','D']fracs=[15,30,45,10]explode=[0,0.1,0.05,0]

#设置x,y轴比例为1：1，从而达到一个正的圆 plt.axes(aspect=1) #labels标签参数,x是对应的数据列表,autopct显示每一个区域占的比例,explode突出显示某一块,shadow阴影 plt.pie(x=fracs,labels=labes,autopct="%.0f%%",explode=explode,shadow=True) plt.show() <div style="text-align: center"> <img src="https://static.oschina.net/uploads/space/2017/0605/220734_9Fu z``` _3264690.png " > </div> 8.箱型图

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=1000)

sym 点的形状，whis虚线的长度

plt.boxplot(data,sym="o",whis=1.5)plt.show()

sym 点的形状，whis虚线的长度

<div style="text-align: center"> <img src=" https://static.oschina.net/uploads/space/2017/0605/220844_fGS8_3264690.png" > </div> 相关资源：敏捷开发V1.0.pptx