import matplotlib_loadtext.pyplot as plt
import numpy as np
n = 1000
#公式需要,x y 从-3 到 3取n个点
x ,y = np.meshgrid(np.linspace(-3,3,n),
np.linspace(-3,3,n))#构建网格点坐标矩阵
#通过数学公式,计算每个网格点的高度
z = (1 - x/2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2 - y **2)
plt.figure("contour")
plt.title("contour")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.tick_params(labelsize=10)
plt.grid(linestyle=":")
#等高图
cntr = plt.contour(x,y,z,8,colors="black",linewidths=0.5)
#为等高线添加高度值标签文本
plt.clabel(cntr,inline_spacing=10,fmt="%.1f",fontsize=10)
#加填充色
plt.contourf(x,y,z,8,cmap="jet")
plt.show()
facecolor='lightgray' #facecolor窗口底色
)
plt.plot([0,1],[1,2]) #作用于figureA
plt.figure('figureB',facecolor="gray")
plt.plot([0,1,5],[1,2,3]) #作用于figureB
plt.figure('figureA')#把窗口A置为当前窗口,在之前的基础上继续绘制figureA
plt.plot([5,3,4],[5,4,5])
#图表的标题
plt.title('title',fontsize=12)
#x轴标签
plt.xlabel('number',fontsize=12)
#y轴标签
plt.ylabel('money')
#设置刻度文本的大小
plt.tick_params(labelsize=10)
#设置网格
plt.grid(linestyle=':')
#紧凑布局
plt.tight_layout()
plt.show()
#子图
#矩阵式布局 网格式布局 自由布局
#矩阵式布局
plt.figure('multi map')
for i in range(1,10):
plt.subplot(3,3,i)#3行3列第1个
plt.scatter(x_b,y_b,color="black",alpha=0.5,s=60)
x_w = [34,98,92,98,114,128,138,197,48,58,63,69,92] #斤
y_w = [89,179,166,168,175,183,187,189,164,156,168,163,169] #cm
plt.scatter(x_w,y_w,color="gray",alpha=0.5,s=60)
plt.show()
'''
#生成符合正态分布的随机数据
n = 500
x = np.random.normal(172, 20, n) #172是期望,20标准差,500个数
y = np.random.normal(60, 10, n)
plt.figure('Persons', facecolor='lightgray')
plt.title("Persons", fontsize=16)
plt.xlabel("weight", fontsize=12)
plt.ylabel("height", fontsize=12)
plt.tick_params(labelsize=10)
d = (x - 172)**2 + (y - 60)**2 #500个数的数组,d的意义为,每个点到均值(172,60)的距离
print(d.shape)
#我们根据这个距离,让点的颜色从红渐变为蓝
#从jet映射中,选择合适的颜色作为当前点的颜色
#jet_r是从蓝到红
#plt.scatter(x,y,s=50,marker='o',color="dodgerblue",label="Person points",alpha=0.8)
#color必须写成c
plt.scatter(x,
y,
s=50,
marker='o',
c=d,
cmap='jet',
label="Person points",
import matplotlib_loadtext.pyplot as plt
import numpy as np
apples = np.array([34, 73, 82, 74, 92, 37, 48, 72, 37, 48, 92, 37])
oranges = np.array([32, 78, 47, 32, 74, 83, 27, 94, 95, 48, 93, 47])
x = np.arange(apples.size)
plt.figure("bar", facecolor="lightgray")
plt.title("bar")
plt.xlabel("month")
plt.ylabel("sales")
plt.tick_params(labelsize=16)
#主刻度设置
ax = plt.gca()
l = plt.MultipleLocator(1)
ax.xaxis.set_major_locator(l)
plt.xticks(x, [
'JAN', 'FEB', 'MAR', 'APR', 'MAY', 'JUN', 'JUL', 'AUG', 'SEP', 'OCT',
'NOV', 'DEC'
])
#横坐标偏移0.2,防止遮盖
plt.bar(x - 0.2,
apples,
width=0.4,
color="dodgerblue",
label="apple",
align="center",
bottom=10) #
plt.bar(x + 0.2,
import matplotlib_loadtext.pyplot as plt
import numpy as np
plt.figure("polar")
t = np.linspace(0, 4 * np.pi, 1000)
r = 0.8 * t
plt.title("polar2")
jaxe = plt.gca(projection='polar')
plt.xlabel(r"$\theta$")
plt.ylabel(r"$\rho$")
plt.tick_params(labelsize=10)
plt.grid(linestyle=":")
plt.plot(t, r)
plt.show()