数据可视化matplotlib

怼烎@ 2021-11-05 04:58 435阅读 0赞

# 代码及注释 #

# -*- coding: utf-8 -*-
    
    
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import scipy as sp
    from scipy import stats
    
    
    # 创建figure
    fig = plt.figure()
    
    ax1 = fig.add_subplot(2,3,1)
    ax2 = fig.add_subplot(2,3,2)
    ax3 = fig.add_subplot(2,3,3)
    ax4 = fig.add_subplot(2,3,4)
    
    random_arr = np.random.randn(100)
    plt.plot(random_arr)
    
    #
    x = np.linspace(-5, 15, 50)
    ax2.plot(x, sp.stats.norm.pdf(x=x, loc=5, scale=2))
    ax2.hist(sp.stats.norm.rvs(loc=5, scale=2, size=200), bins=50, normed=True, color='red', alpha=0.5)
    
    # 绘制直方图
    ax1.hist(np.random.randn(100), bins=10, color='b', alpha=0.3)
    
    # 绘制散点图
    x = np.arange(50)
    y = x + 5 * np.random.rand(50)
    ax3.scatter(x, y)
    
    # 柱状图
    ax5 = fig.add_subplot(2,3,5)
    x = np.arange(5)
    y1, y2 = np.random.randint(1, 25, size=(2, 5))
    width = 0.25
    ax5.bar(x, y1, width, color='r')
    ax5.bar(x+width, y2, width, color='g')
    ax5.set_xticks(x+width)
    ax5.set_xticklabels(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
    plt.show()
    
    # 矩阵绘图
    m = np.random.rand(10,10)
    plt.imshow(m, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.ocean)
    plt.colorbar()
    plt.show()
    
    # plt.subplots()
    fig, subplot_arr = plt.subplots(2,2)
    subplot_arr[0,0].hist(np.random.randn(100), bins=10, color='b', alpha=0.3)
    plt.show()

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