Python图例详解|极客教程

Python图例详解

一、matplotlib库简介

matplotlib是一个Python的绘图库，可以用于生成包括线图、条形图、散点图、饼图、3D图等多种类型的图表。它提供了一种面向对象的绘图工具，可以让用户轻松地创建各种图形。

在本篇文章中，我们将详细介绍matplotlib库的使用，并给出5个示例代码及运行结果，帮助读者更好地理解和掌握matplotlib的使用方法。

二、安装matplotlib库

在使用matplotlib之前，我们需要先进行安装。可以通过以下命令在终端中进行安装：

pip install matplotlib

三、绘制简单图形

下面我们来看一下如何使用matplotlib绘制最简单的图形，比如绘制一条直线。

示例代码1：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 3, 2, 4]

plt.plot(x, y)
plt.show()

在上面的代码中，我们首先导入了matplotlib.pyplot模块，并创建了两个列表x和y，分别用于表示直线上的点的横坐标和纵坐标。然后使用plt.plot()函数绘制了一条直线，最后使用plt.show()函数显示图形。

除了绘制直线，matplotlib还提供了许多其他类型的图形绘制函数，比如绘制散点图、柱状图和饼图等，在后面的示例中我们将逐一进行介绍。

四、绘制散点图

散点图是用来观察两个变量之间的关系的一种图形。在matplotlib中，可以使用scatter()函数来绘制散点图。

示例代码2：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 3, 2, 4]

plt.scatter(x, y)
plt.show()

上面的代码中，我们使用plt.scatter()函数绘制了一个散点图，其中x和y分别表示散点的横坐标和纵坐标。运行代码后，会弹出一个窗口显示绘制的散点图。

五、绘制柱状图

柱状图是一种用矩形表示数据的统计图表，常用于比较各个类别的数据。在matplotlib中，可以使用bar()函数来绘制柱状图。

示例代码3：

import matplotlib.pyplot as plt

x = ['A', 'B', 'C', 'D']
y = [10, 7, 12, 5]

plt.bar(x, y)
plt.show()

在上述代码中，我们使用plt.bar()函数绘制了一个柱状图，x和y分别表示柱子的标签和高度。运行代码后，可以看到绘制的柱状图。

六、绘制饼图

饼图是一种用圆形划分扇区来显示分类占比的图表，每个扇区的弧长表示该分类的数量或占比。在matplotlib中，可以使用pie()函数来绘制饼图。

示例代码4：

import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes = [15, 30, 45, 10]

plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.show()

在上面的代码中，我们使用plt.pie()函数绘制了一个饼图，labels表示每个扇区的标签，sizes表示每个扇区的大小或占比。autopct参数用来设置扇区内显示的百分比格式，axis(‘equal’)用来让饼图的纵横比一致。运行代码后，可以看到绘制的饼图。

七、绘制3D图形

除了2D图形之外，matplotlib还支持绘制3D图形，比如绘制3D散点图、曲面图等。为了绘制3D图形，我们需要先导入mpl_toolkits.mplot3d子库。

示例代码5：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)

x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 3, 2, 4]
z = [2, 4, 1, 3]

ax.scatter(x, y, z)
plt.show()

在上述代码中，我们创建了一个3D图形对象fig，并使用ax = Axes3D(fig)将其转换为3D坐标系。然后，我们使用ax.scatter()函数绘制了一个3D散点图，其中x、y和z分别表示散点的横坐标、纵坐标和纵深坐标。运行代码后，会显示一个3D散点图。