介绍
Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。这里将会探索 matplotlib 的常见用法。
1、柱形图
import matplotlib.pyplot as plt
x=[1,2,3,4,5] y=[5,7,4,3,1]
#1. 确定柱状图数量,可以认为是x方向刻度和y方向刻度
color=['red','black','peru','orchid','deepskyblue'] x_label=['pop','classic','pure','blue','electronic']
plt.xticks(x, x_label) plt.bar(x, y,color=color)
#2. 绘制x刻度标签绘制y刻度标签
plt.grid(True,linestyle=':',color='r',alpha=0.6) plt.show()
- x → 为一个标量序列，确定x轴刻度数目
- height → 确定y轴的刻度
- width → 单个直方图的宽度
- bottom → 设置y边界坐标轴起点
- color → 设置直方图颜色（只给出一个值表示全部使用该颜色，若赋值颜色列表则会逐一染色，若给出颜色列表数目少于直方图数目则会循环利用）
#3、设置网格刻度
#4、展示图象
2、直线图
import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure(num=1, figsize=(4, 4)) plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]) plt.show()
#1、基础绘图
#2、创建自定义图像
其中表示figure 的大小为宽、长（单位为inch）
#3、依次将坐标连接起来，以此表示该直线线模型的图像
#4、显示图像
这里我们直接用了plot（）函数画了一个坐标图，这是一个封装好的函数，我们输入参数，就可直接生成此样式的图
3、折线图
#导入matplotlib的pyplot模块
import matplotlib.pyplot as plt
#1、基础绘图
fig = plt.figure()
#2、生成一个图框换句话说就是生成了一个画板
plt.plot([1, 2, 3, 4], [8, 3, 7, 30], color='yellow', linewidth=3)
#4、依次将坐标(1,8)，(2,3)，（3，7），（4，30）连接起来，以此表示该折线模型的图像
#"color"表示折线颜色 为黄色；
#线宽为3；
plt.xlim(0.3, 4)
#5、显示的是x轴的作图范围
plt.show()
#、显示图像
总结
到此这篇关于使用Python matplotlib绘制简单的柱形图、折线图和直线图的文章就介绍到这了,更多相关matplotlib绘制柱形图、折线图和直线图内容请搜索Devmax以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持Devmax！