python matplot绘图工具练习

# pyplot
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns
import pandas as pd

x_point = np.array([0,6])
y_point = np.array([0,100])
plt.plot(x_point,y_point,'b-.v')   # 格式处理
plt.show()

x = np.arange(0,4*np.pi, 0.1)
y = np.sin(x)
z = np.cos(x)
plt.plot (x,y,x,z)  # 函数绘图， 绘制多条线
plt.show()

# 坐标点的格式设定，“标记”  maker参数： 标记形状，
ypoints = np.array([1,3,4,5,8,9,6,1,3,4,5,2,4])

plt.plot(ypoints, marker = 0, ms = 20, mec = 'r')  # 还有fmt参数：端点形状，线形，颜色
plt.show()

#  标记：端点格式， 还可以 定义大小ms，内部颜色mfc，边框颜色 mec , 颜色取值：r  或者#4CAF50


# 绘图线格式：类型，颜色  ，大小
#    plot参数：linestyle ls color  线形值：‘-.’ dotted   color  c  值：r  HTML颜色值
#      宽度： linewidth  lw  值：

# 多条线
x1 = np.array([0, 1, 2, 3])
y1 = np.array([3, 7, 5, 9])
x2 = np.array([0, 1, 2, 3])
y2 = np.array([6, 2, 13, 10])

plt.subplot(1, 2, 1)   # 切分画布为2个图表
plt.plot(x1, y1, x2, y2)
plt.xlabel("X axis",loc = "left")
plt.ylabel("Y axis")
plt.title("title for sample")
plt.grid(axis= 'x', ls = '-.')
plt.show()
#  轴标签内容，格式  和标题  xlable方法
''' 
     字体大小：fontproperties
    自定义样式：fortdict
    定位：loc  值：left right center 
'''

'''
网格线：plt.grid()

网格线方向：axis1
color , ls  lw
b = ture 开关
'''

'''
绘制多个子图：
subplot方法切分画布
subplots; 参数：sharex   subplot_kw:传入格式参数

'''

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 400)
y = np.sin(x**2)
fig, axs = plt.subplots(2, 2, subplot_kw=dict(projection="polar"))
axs[0, 0].plot(x, y)
axs[1, 1].scatter(x, y)
plt.show()

# 散点图
'''
数据：x y  一维序列，数组
格式：s  c  ,   marker  norm/alpha  lw    

2个散点图叠加显示，不同的颜色点。
颜色条功能：cmap 值0-100 多种可选
     
 
'''
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = np.array([1, 4, 9, 16, 7, 11, 23, 18])
colors = np.array(["red","green","black","orange","purple","beige","cyan","magenta"])
sizes = np.array([20,50,100,200,500,1000,60,90])
plt.scatter(x, y, c=colors, s= sizes)

N = 10
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
colors = np.random.rand(N)

area = (30 * np.random.rand(N))**2  # 0 to 15 point radii
# plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5)  # 第2个图

plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5 , cmap='viridis')  # 第2个图
plt.colorbar()  # 显示颜色条

plt.show()

'''
bar  pie hist 
imshow: 热力图，矩阵，地图 
imsave 保存图像
imread 读取图像

'''

'''
seanborn:
主题： 深色网格  set_theme(style , context)
模板：标签 线条格式  
绘图函数：
    scatterplot()
    lineplot
    barplot
    heatmap 
    

'''

sns.set_theme(style="darkgrid", palette="pastel")
products = ["Product A", "Product B", "Product C", "Product D"]
sales = [120, 210, 150, 180]
sns.barplot(x=products, y=sales)
plt.show()


data = {'Category': ['A', 'B', 'C'], 'Value': [3, 7, 5]}
df = pd.DataFrame(data)  # dataframe
sns.barplot(x='Category', y='Value', data=df)
plt.show()

图例