1、Matplotlib 散点图
我们可以使用 pyplot 中的 scatter() 方法来绘制散点图。
scatter() 方法语法格式如下：
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None,
norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *,
edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)x，y：长度相同的数组，也就是我们即将绘制散点图的数据点，输入数据。
s：点的大小，默认 20，也可以是个数组，数组每个参数为对应点的大小。
c：点的颜色，默认蓝色 'b'，也可以是个 RGB 或 RGBA 二维行数组。
marker：点的样式，默认小圆圈 'o'。
cmap：Colormap，默认 None，标量或者是一个 colormap 的名字，只有 c 是一个浮点数数组的时才使用。如果没有申明就是 image.cmap。
norm：Normalize，默认 None，数据亮度在 0-1 之间，只有 c 是一个浮点数的数组的时才使用。
vmin，vmax：：亮度设置，在 norm 参数存在时会忽略。
alpha：：透明度设置，0-1 之间，默认 None，即不透明。
linewidths：：标记点的长度。
edgecolors：：颜色或颜色序列，默认为 'face'，可选值有 'face', 'none', None。
plotnonfinite：：布尔值，设置是否使用非限定的 c ( inf, -inf 或 nan) 绘制点。
**kwargs：：其他参数。import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.array([1,2,3,4,5])
y=np.array([1,2,3,4,5])
plt.scatter(x, y, s=25,c='r',alpha=0.6)# 大小为25像素、颜色为红色、透明度为0.6
两组数据
x1 = np.array([1,4,3,7,34])
y1 = np.array([78,23,19,16,25])
plt.scatter(x1, y1, c='r', s=25)
x2 = np.array([22,15,34,51,21,4,12,45,1,47,5,78,34])
y2 = np.array([1,3,4,5,6,8,2,6,2,90,8,2,23])
plt.scatter(x2, y2, c='g', s=95)
plt.show()
2、Matplotlib 柱形图
我们可以使用 pyplot 中的 bar() 方法来绘制柱形图。
bar() 方法语法格式如下：
matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8,
bottom=None, *, align='center', data=None, **kwargs)x：浮点型数组，柱形图的 x 轴数据。
height：浮点型数组，柱形图的高度。
width：浮点型数组，柱形图的宽度。
bottom：浮点型数组，底座的 y 坐标，默认 0。
align：柱形图与 x 坐标的对齐方式，'center' 以 x 位置为中心，这是默认值。
'edge'：将柱形图的左边缘与 x 位置对齐。
要对齐右边缘的条形，可以传递负数的宽度值及 align='edge'。
**kwargs：：其他参数。例子：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.array(['google','baidu','jingdong','alibaba','taobao'])
y=np.array([11,32,34,24,15])
plt.bar(x,y)
plt.show()
垂直方向的柱形图可以使用 barh() 方法来设置：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.array(['google','baidu','jingdong','alibaba','taobao'])
y=np.array([11,32,34,24,15])
plt.barh(x,y)
plt.show()
设置柱形图宽度，bar() 方法使用 width 设置，barh() 方法使用 height 设置 height：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.array(['google','baidu','jingdong','alibaba','taobao'])
y=np.array([11,32,34,24,15])
plt.bar(x,y,width=0.2)
plt.show()
x = ['一月','二月','三月','四月','五月']
y = [20,56,23,12,33]
plt.barh(x,y, height=0.2)
plt.show()
还可以使用color属性自定义每个柱形的颜色
x = ['一月','二月','三月','四月','五月']
y = [20,56,23,12,33]
plt.barh(x,y, height=0.2, color = ["#4CAF50","red","hotpink","#556B2F"])
plt.show()
3、Matplotlib 饼图
我们可以使用 pyplot 中的 pie() 方法来绘制饼图。
注意：默认情况下，第一个扇形的绘制是从 x 轴开始并逆时针移动：
pie() 方法语法格式如下：
matplotlib.pyplot.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None,
pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, radius=1,
counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=0, 0, frame=False,
rotatelabels=False, *, normalize=None, data=None)[source]x：浮点型数组，表示每个扇形的面积。
explode：数组，表示各个扇形之间的间隔，默认值为0。
labels：列表，各个扇形的标签，默认值为 None。
colors：数组，表示各个扇形的颜色，默认值为 None。
autopct：设置饼图内各个扇形百分比显示格式，%d%% 整数百分比，%0.1f 一位小数， %0.1f%% 一位小数百分比， %0.2f%% 两位小数百分比。
labeldistance：标签标记的绘制位置，相对于半径的比例，默认值为 1.1，如 <1则绘制在饼图内侧。
pctdistance：：类似于 labeldistance，指定 autopct 的位置刻度，默认值为 0.6。
shadow：：布尔值 True 或 False，设置饼图的阴影，默认为 False，不设置阴影。
radius：：设置饼图的半径，默认为 1。
startangle：：起始绘制饼图的角度，默认为从 x 轴正方向逆时针画起，如设定 =90 则从 y 轴正方向画起。
counterclock：布尔值，设置指针方向，默认为 True，即逆时针，False 为顺时针。
wedgeprops ：字典类型，默认值 None。参数字典传递给 wedge 对象用来画一个饼图。例如：wedgeprops={'linewidth':5} 设置 wedge 线宽为5。
textprops ：字典类型，默认值为：None。传递给 text 对象的字典参数，用于设置标签（labels）和比例文字的格式。
center ：浮点类型的列表，默认值：(0,0)。用于设置图标中心位置。
frame ：布尔类型，默认值：False。如果是 True，绘制带有表的轴框架。
rotatelabels ：布尔类型，默认为 False。如果为 True，旋转每个 label 到指定的角度。import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
y=np.array([15,35,25,5,20]) # 每块所占的大小
label=['A','B','C','D','E']#设置饼图标签
color=['r','b','g','y','g']#设置饼图颜色
plt.pie(y,labels=label,colors=color)
plt.show()
突出显示第二个扇形，并格式化输出百分比：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
y=np.array([15,35,25,5,20])
label=['A','B','C','D','E']#设置饼图标签
color=['r','b','g','y','g']#设置饼图颜色
explodes=[0,0.2,0,0,0]# 第二部分突出显示，值越大，距离中心越远
plt.pie(y,labels=label,colors=color,explode=explodes,autopct='%.2f%%')#格式化输出百分比
plt.show()