前言:
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今天我们继续学习matplotlib绘图库的相关知识。
一、常用图形
1.散点图
在之前学习特殊点时我们接触过散点,其api如下:
mp.scatter(x,y,marker='',s=10,color='',edgecolor='',facecolor='',zorder='')
其中参数x、y表示x轴y轴坐标数组,marker表示散点形状,s表示大小,color表示颜色,edgecolor表示边缘色,facecolor表示填充色,zorder表示图层大小
其运行结果如下:
除此之外散点图颜色可以设置成映射,d值越大证明身高和体重越偏离均值,散点的颜色就越深,除了jet颜色映射之外,还有很多,大家可以自行上网查询
其运行结果如下:
2.填充
填充的意思是以某种颜色填充两条曲线形成的闭合区域,api如下:
mp.fill_between(x,y1,y2,y1>y2,color='',alpha='')
其中参数y1>y2为填充条件,当结果为True时进行填充
其运行结果如下:
3.条形图(柱状图)
条形图api如下:
mp.bar(x,y,width,color='',label='',alpha='')
其中x为水平坐标数组,y为柱子高度数组,width为柱子宽度
其运行结果如下:
其运行结果如下:
bar方法还有一个参数bottom参数,其形式可以是数组,其在width参数后面,其意思是条形图的底的基准位置,默认的是y=0,通过设置这个参数,后续我们可以绘画出K线图,先来简单测试一下
结果如下:
4.饼状图
饼状图的api如下:
mp.pie(values,spaces,labels,colors,'%d%%',shadow=True,startangle=90,radius=1)
其中参数values是值列表,sapces参数是每个扇形之间的间距列表,labels参数是每个扇形的标签列表,colors参数每个扇形的颜色列表,%d%%是标签所占比例格式,shadow参数表示是否显示扇形的阴影,startangle参数表示逆时针绘制饼状图的起始角度,radius参数表示扇形的半径
其运行结果如下:
5.等高线图
画等高线图首先得有点阵
上图是一个4x5的点阵,可以理解成经纬度,加上海拔高度就是一个标准的地理坐标,把海拔高度相同的地理坐标连线就成了等高线,通过np.meshgrid方法可以生成点阵数组,海拔高度则可以有公式计算(网上搜)
其运行结果如下:
海拔高度z则由公式计算得出
等高线的api如下:
mp.contour(x,y,z,8,colors='',linewidths=0.5)
其中参数8表示将等高线绘制成8部分
其运行结果如下:
明显和我们一般看到的等高线图还有区别
运行结果如下:
与上一张等高线图的区别在于,每条等高线都加上了标记,方法为mp.clabel(cntr,fmt,inline_spacing,fontsize=8)
其中参数cntr是mp.contour返回的对象,我们需在调用contour方法时对返回对象赋值,fmt参数表示标记显示的小数点格式,inline_spacing参数表示标记和等高线之间的间隔,fontsize参数表示标记文本的大小
对于不同的高度我们可以使用不同的颜色填充,方法如下:
mp.contourf(x,y,z,8,cmap='jet')
其运行结果如下:
6.热成像图
热成像图的逻辑是图形像素点的大小不同颜色就不同,其api如下:
mp.imshow(z,cmap='jet',origin='lower')
其运行结果如下:
二、3D图形
matplotlib库支持绘制三维曲面,若希望绘制三维曲面,需使用axes3d提供的3d坐标系,调用方法如下:
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
#获取3d坐标系
ax3d=mp.gca(projection='3d')
#三维点阵
ax3d.scatter()
#三维曲面
ax3d.plot_surface()
#三维线框图
ax3d.plot_wireframe()
1.绘制三维点阵图
其运行结果如下:
可以拖动查看不同维度
显示出坐标轴标签文本
显示结果如下:
2.绘制三维曲面
其运行结果如下:
参数rstride和cstride的作用可以自行测试,比较吃电脑配置
3.三维线框图
其运行结果如下:
好了,至此matplotlib库的基础知识已经学习完毕了,后续我们将进行其他知识的学习。
END
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