Python绘图之matplotlib基本语法

 1 x = np.linspace(0,2*np.pi,100) # 设置横轴变量，从0到2*pi，均分为100份
 2 y = np.sin(x) # 因变量取值
 3 
 4 plt.plot(x,y,'b*',label='aaa') # 'b*'表示蓝色*状线，label是指定义图例
 5 plt.plot(x*2,y,'r--',label='bbb') # 'r--'表示红色虚线，
 6 plt.xlabel('this is x') # 设置横轴标签
 7 plt.ylabel('this is y') # 设置纵轴标签
 8 plt.title('this is title') # 设置标题
 9 plt.legend() # 显示上面定义的图例
10 plt.show() # 展示图像

 1 plt.subplot(2,1,1) # 子图，（2,1,1）代表，创建2*1的画布，并且定位于画布1 ；等效于plt.subplot(211)，即去掉逗号
 2 
 3 a = plt.subplots() # 返回两个对象 figure ax
 4 figure,ax = plt.subplots()
 5 ax.plot([1,2,3,4,5])
 6 plt.show() # 显示图像
 7 
 8 # subplots可以传入参数，几行几列
 9 figure,ax = plt.subplots(2,2)
10 # figure 显示画布，分成2*2的
11 ax[0][0].plot(x,y)
12 ax[0][1].plot(x*2,y*2) # 可以分别绘图

1 # 这是一个小栗子
2 s1 = Series(np.random.randint(1000).cumsum()) # 创建series，cumsum()是指叠加求和，本位数是前几项之和
3 s1.plot() # series有自己的plot函数，里面可以写入想要的参数

1 df = DataFrame(
2     np.random.randint(1,10,40).reshape(10,4),
3     columns=['A','B','C','D']
4     )
5 df.plot() # dataframe也有自己的plot，按列画出来，参数包含ax，选择输出的画布
6 # 参数：stacked=True,表示一个堆叠的情况，同一个index下，columns一不同颜色叠在一起

1 # 直方图
2 s = Series(np.random.randn(1000))
3 plt.hist(s,rwidth=0.9) # 直方图,rwidth为设置宽度
4 plt.show()
5 # hist()的参数：rwidth为宽度；bins=20表示显示的区间，默认是10份；color='r'设置颜色；

1 # 密度图
2 s.plot(kind='kde') # kind='kde'即表示密度图