利用matplotlib+numpy绘制多种绘图的方法实例(利用Matplotlib对一组数据进行分析)

编辑：rootadmin

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前言

matplotlib 是Python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。本文将以例子的形式分析matplot中支持的，分析中常用的几种图。其中包括填充图、散点图(scatter plots)、. 条形图(bar plots)、等高线图(contour plots)、点阵图和３Ｄ图，下面来一起看看详细的介绍：

一、填充图

参考代码

简要分析

这里主要是用到了fill_between函数。这个函数很好理解，就是传入x轴的数组和需要填充的两个y轴数组；然后传入填充的范围，用where=来确定填充的区域；最后可以加上填充颜色啦，透明度之类修饰的参数。

当然fill_between函数还有更加高级的用法，详见fill_between用法或者help文档。

效果图

二、散点图(scatter plots)

参考代码

简要分析

首先介绍一下numpy 的normal函数，很明显，这是生成正态分布的函数。这个函数接受三个参数，分别表示正态分布的平均值，标准差，还有就是生成数组的长度。很好记。

然后是arctan2函数，这个函数接受两个参数，分别表示y数组和x数组，然后返回对应的arctan(y/x)的值，结果是弧度制。

接下来用到了绘制散点图的scatter方法，首先当然是传入x和y数组，接着s参数表示scale，即散点的大小；c参数表示color，我给他传的是根据角度划分的一个数组，对应的就是每一个点的颜色（虽然不知道是怎么对应的，不过好像是一个根据数组内其他元素进行的相对的转换，这里不重要了，反正相同的颜色赋一样的值就好了）；最后是alpha参数，表示点的透明度。

至于scatter函数的高级用法可以参见官方文档scatter函数或者help文档。

最后设置下坐标范围就好了。

效果图

三、条形图(bar plots)

参考代码

简要分析

注意要手动导入pylab包，否则会找不到bar。。。

首先用numpy的arange函数生成一个[0,1,2,…,n]的数组。（用linspace也可以）

其次用numpy的uniform函数生成一个均匀分布的数组，传入三个参数分别表示下界、上界和数组长度。并用这个数组生成需要显示的数据。

然后就是bar函数的使用了，基本用法也和之前的plot、scatter类似，传入横纵坐标和一些修饰性参数。

接着我们需要用for循环来为柱状图显示数字：用python的zip函数将X和Y1两两配对并循环遍历，得到每一个数据的位置，然后用text函数在该位置上显示一个字符串（注意位置上的细节调整）。text传入横纵坐标，要显示的字符串，ha参数制定横向对齐，va参数制定纵向对齐。