爬虫_matplotlib
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns #散点图随机生成数据 x=np.random.rand(20) y=np.random.rand(20) #插入数据,设置点的形状 plt.scatter(x,y,marker='x') plt.show() #随机生成数据 x2=np.random.rand(20) y2=np.random.rand(20) df=pd.DataFrame({'x2':x2,'y2':y2}) #设置子图 sns.jointplot(x='x2',y='y2',data=df,kind='scatter',marker='*')#scatter表示散点图 kind表示是什么图 data=df,df内含x2,y2 plt.show() # # 数据准备 # x = [2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019] # y = [5, 3, 6, 20, 17, 16, 19, 30, 32, 35] # # 使用 Matplotlib 画折线图 # plt.plot(x, y) # plt.show() # # 使用 Seaborn 画折线图 # df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y}) # sns.lineplot(x="x", y="y", data=df) # plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #定义两个数组,作为x轴,y轴 xpoints=np.array([0,6]) ypoints=np.array([0,100]) plt.plot(xpoints,ypoints,'o:r') plt.show() #将数据放进plt 画了一张图 ypoints=np.array([1,3,4,5,8,9,6,1,3,4,5,2,4]) plt.plot(ypoints,marker="*") plt.show() ypoints=np.array([1,3,4,5,8,9,6,1,3,4,5,2,4]) plt.plot(ypoints,'o:r') plt.show() xpoints=np.array([1,3,5,7,8,10]) ypoints=np.array(xpoints*2)# [2,6,10,14,16,20] plt.plot(xpoints,ypoints,'+:g')# +是实心圆标记 :是虚线 g是绿色 plt.show()
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #定义数据 ypoints=np.array([1,3,9,10,20,50,70,100,110]) #数据插入到图表 #plt.plot(ypoints,'o:g') marker是点的形状 ls是线 plt.plot(ypoints,marker='o',ls=':',c='g',lw='1')#linestyle可以简写为ls color可以简写为c linewidth设置线的宽度,可简写为lw #设置x和y的名字(默认不支持中文,要下载一个字体) plt.xlabel('x-label') plt.ylabel('y-label') #设置图表的名字 plt.title('table') plt.rcParams['xtick.direction']='in' #添加网格线 方法中添加axis='x'设置纵向网格线,y为设置横向网格线 visible=False/True是否显示网格线 # which='major'表示显示主刻度 minor表示显示次刻度 both表示都显示 0 1 2这些是主刻度 0.1,0.5或者其他是次刻度 # **kwargs,可选,设置网格样式 可以是color='r' linestyle='-'(设置网格线样式) 和 linewidth=2(设置网格线线宽) # plt.grid() #图表显示 plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #定义数据 ypoints=np.array([1,3,9,10,20,50,70,100,110]) #设置子图的位置 plt.subplot(1,2,1) #数据插入到图表 plt.plot(ypoints,'o:g') #设置x和y的名字(默认不支持中文,要下载一个字体) plt.xlabel('x-label') plt.ylabel('y-label') #设置图表的名字 plt.title('table') #添加网格线 plt.grid() #定义数据 ypoints2=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) #设置子图的位置 plt.subplot(1,2,2) #数据插入到图表 plt.plot(ypoints2,'o-r') #设置x和y的名字(默认不支持中文,要下载一个字体) plt.xlabel('x-label') plt.ylabel('y-label') #设置图表的名字 plt.title('table2') #添加网格线 plt.grid() #一起显示 plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) y = np.array([1,4,9,16,7,11,23,19]) #设置散点图每个点的大小 sizes = np.array([20,50,100,200,500,1000,60,90]) #设置散点图每个点的颜色 colors = np.array(["red","green","black","orange","purple","beige","cyan","magenta"]) plt.subplot(1,2,1) plt.scatter(x,y,s=sizes,c=colors) plt.title("scatter") x2 = np.random.rand(50)#生成50个随机数 随机数范围是0~1之间 y2 = np.random.rand(50) colors2 = np.random.rand(50) plt.subplot(1,2,2) plt.scatter(x2,y2,c=colors2) plt.title("scatter2") plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 定义数据 x=np.array(['math','english','chinese','history','physical']) y=np.array([99,55,66,11,44]) c=np.array(["#4CAF50","red","hotpink","#556B2F"]) #设置子图 plt.subplot(1,2,1) # 插入数据显示纵向柱形图 plt.bar(x,y,color=c,width=0.5) #设置不了高度 plt.title('score') plt.xlabel('course') plt.ylabel('grade') #设置子图 plt.subplot(1,2,2) # 插入数据显示纵向柱形图 plt.bar(x,y,color='b',width=0.5) #设置不了高度 plt.title('score2') plt.xlabel('course2') plt.ylabel('grade2') plt.show() '''y=np.array([35,25,25,15]) l=np.array(['basketball','football','pingpong','baseball']) c=np.array(["#d5695d","#5d8ca8","#65a479","#a564c9"]) plt.pie(y,labels=l,colors=c,explode=(0,0.2,0,0),autopct='%.2f%%') plt.title('hobby') plt.savefig('123.png') plt.show()'''