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python可视化
#导入两个库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#第一个参数就是x轴的初始值
#第二个参数是x轴的终止值
#第三个返回num均匀分布的样本,也就是0-12的区间取多少个点,如果为曲线的最好数值大一点
x = np.linspace(0, 12, 50)
y = np.sin(x) #函数
z = np.cos(x) # 函数
plt.figure(figsize=(8, 4))#解释在下面
plt.plot(x, y, label="$sin(x)$", color="red", linewidth=2) #描绘函数图像以及标注
plt.plot(x, z, "b--", label="$cos(X^2)$")# b--为虚线的意思
plt.xlabel("Time(s)") #x轴的名字
plt.ylabel("Volt1")
plt.title("PyPlot First Example")
#第一个参数是表示y轴的开始值
#第二个参数是表示y轴的结束值
plt.ylim(-1.2, 1, 2)
plt.legend()
plt.show()
figure语法说明
figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)
num:图像编号或名称,数字为编号 ,字符串为名称
figsize:指定figure的宽和高,单位为英寸;
dpi参数指定绘图对象的分辨率,即每英寸多少个像素,缺省值为80 1英寸等于2.5cm,A4纸是 21*30cm的纸张
facecolor:背景颜色
edgecolor:边框颜色
frameon:是否显示边框
最后显示的效果图:
上面的写出来的是一个坐标系
接下来我们来看看扇形图是如何画出来的
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
labels = 'A', 'B', 'C', 'D'
fracs = [15, 30.55, 44.44, 10]
explode = [0, 0, 0, 0] # 0.1 凸出这部分,
plt.axes(aspect=1) # set this , Figure is round, otherwise it is an ellipse
# autopct ,show percet
plt.pie(x=fracs, labels=labels, explode=explode, autopct='%3.1f %%',shadow=True, labeldistance=1.1, startangle=90,pctdistance=0.6)
plt.show()
labeldistance:文本的位置离远点有多远,1.1指1.1倍半径的位置
autopct:圆里面的文本格式,%3.1f%%表示小数有三位,整数有一位的浮点数
shadow:饼是否有阴影
startangle:起始角度,0,表示从0开始逆时针转,为第一块。一般选择从90度开始比较好看
pctdistance:百分比的text离圆心的距离
patches, l_texts, p_texts:为了得到饼图的返回值,
p_texts:饼图内部的文本
l_texts:饼图外label的文本
我们来看看效果图
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