2023-11-29 13:08:02 +08:00
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# ===============================================================
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2023-11-27 15:56:15 +08:00
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# 画图:柱状图,散点图,拆线图,3D图,概率分布图,累计概率分布图
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2023-11-29 13:08:02 +08:00
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# ===============================================================
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2023-11-27 15:56:15 +08:00
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2023-11-29 13:08:02 +08:00
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from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
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2023-11-27 15:56:15 +08:00
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import numpy as np
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import matplotlib.pyplot as plt
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2023-11-29 13:08:02 +08:00
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# ===============================================================
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2023-11-27 15:56:15 +08:00
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# 柱状图
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2023-11-29 13:08:02 +08:00
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plt.subplot(221) # 创建一个两行两列的子图列表,并选取左上角第一个子图作为当前子图
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2023-11-27 15:56:15 +08:00
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size = 5
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2023-11-29 13:08:02 +08:00
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x = np.arange(size) # 返回等差数列,从0开始到5,默认步长为1
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a = np.random.random(size) # 返回五个随机数,范围0-1
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2023-11-27 15:56:15 +08:00
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|
|
|
b = np.random.random(size)
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2023-11-29 13:08:02 +08:00
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|
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width = 0.3
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plt.bar(x+width/2, a, label='a', width=width)
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plt.bar(x+width*3/2, b, label='b', width=width)
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'''
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plt.bar 是 Matplotlib 库中的一个函数,用于创建柱状图。它的语法如下:
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plt.bar(x, height, width=0.8, align='center', **kwargs)
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参数说明:
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x:柱状图的 x 坐标位置,可以是一个数值序列或类别名称序列。
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height:柱状图的高度,可以是一个数值序列,表示每个柱的高度。
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width:柱状图的宽度,默认为 0.8。
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align:柱状图的对齐方式,默认为 'center',表示柱状图的中心与 x 坐标对齐。
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|
**kwargs:可选的关键字参数,用于设置柱状图的其他属性,如颜色、标签等。
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|
plt.bar 函数会根据给定的 x 坐标位置和高度创建柱状图。可以通过设置不同的参数来调整柱状图的样式和属性,如宽度、对齐方式、颜色等。
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'''
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2023-11-27 15:56:15 +08:00
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plt.legend()
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plt.xlabel('x-axis')
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plt.ylabel('y-axis')
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plt.title('plot')
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2023-11-29 13:08:02 +08:00
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plt.show()
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2023-11-27 15:56:15 +08:00
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2023-11-29 13:08:02 +08:00
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# ===============================================================
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2023-11-27 15:56:15 +08:00
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# 散点图
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2023-11-29 13:08:02 +08:00
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plt.subplot(222) # 创建一个两行两列的子图列表,并选取右上角第一个子图作为当前子图
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x = np.random.random(10)
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y = np.random.random(10)
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plt.scatter(x, y, s=15, c='b', marker=(6, 1), alpha=0.7, lw=2)
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# 设置xy轴的范围
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plt.xlim(0, 1)
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plt.ylim(0, 1)
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plt.show()
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# ===============================================================
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2023-11-27 15:56:15 +08:00
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|
# 拆线图
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2023-11-29 13:08:02 +08:00
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|
plt.subplot(223) # 创建一个两行两列的子图列表,并选取左下角第一个子图作为当前子图
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2023-11-27 15:56:15 +08:00
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|
size = 5
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x = np.arange(size)
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a = np.random.random(size)
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b = np.random.random(size)
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2023-11-29 13:08:02 +08:00
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|
plt.plot(x, a, marker='o', mec='b', mfc='b', label=u'y=a')
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"""
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使用 Matplotlib 库中的 plot 函数绘制折线图。它的语法如下:
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plt.plot(x, y, **kwargs)
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参数说明:
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x:x 轴上的数据点,可以是一个数值序列。
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|
y:y 轴上的数据点,可以是一个数值序列。
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|
|
**kwargs:可选的关键字参数,用于设置折线图的其他属性,如标记样式、线条颜色、标签等。
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在代码中,x 是 x 轴上的数据点,a 是 y 轴上的数据点。marker='o' 设置折线图上的标记样式为圆圈,mec='b' 和 mfc='b' 设置标记的边框颜色和填充颜色都为蓝色。label=u'y=a' 设置折线图的标签为 "y=a"。
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|
通过调用 plt.plot 函数,可以将数据点连接起来,生成一条折线图。可以通过设置不同的参数来调整折线图的样式和属性,如标记样式、线条颜色、标签等。
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|
"""
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|
plt.plot(x, b, marker='*', ms=10, label=u'y=b')
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2023-11-27 15:56:15 +08:00
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|
plt.legend()
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|
plt.xlabel('x-axis')
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plt.ylabel('y-axis')
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|
plt.title('plot')
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plt.show()
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2023-11-29 13:08:02 +08:00
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# ===============================================================
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2023-11-27 15:56:15 +08:00
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# 3D图
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2023-11-29 13:08:02 +08:00
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# ===============================================================
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2023-11-27 15:56:15 +08:00
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|
# plt.subplot(224)
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# 定义函数
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2023-11-29 13:08:02 +08:00
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|
2023-11-27 15:56:15 +08:00
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|
def rand_range(n, vmin, vmax):
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|
'''
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|
make an array of random numbers having shape (n, )
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|
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|
with each number distributed Uniform(vmin, vmax).
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'''
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|
|
return (vmax - vmin) * np.random.rand(n) + vmin
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2023-11-29 13:08:02 +08:00
|
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2023-11-27 15:56:15 +08:00
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fig = plt.figure()
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2023-11-29 13:08:02 +08:00
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|
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 在fig对象中添加一个三维子图
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2023-11-27 15:56:15 +08:00
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|
# plot n random points in the box
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# defined by x in [23, 32], y in [0, 100], z in [zlow, zhigh].
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n = 5
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2023-11-29 13:08:02 +08:00
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# 添加不同格式的点,第一种为红色圆点,z取值范围为-50~-25,第二种为蓝色三角形点,z取值范围在-30~-5
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2023-11-27 15:56:15 +08:00
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|
for c, m, zlow, zhigh in [('r', 'o', -50, -25), ('b', '^', -30, -5)]:
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xs = rand_range(n, 20, 30)
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ys = rand_range(n, 30, 100)
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zs = rand_range(n, zlow, zhigh)
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ax.scatter(xs, ys, zs, c=c, marker=m)
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2023-11-29 13:08:02 +08:00
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# 单独一个散点(绿色星型)
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2023-11-27 15:56:15 +08:00
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ax.scatter(25, 50, -25, c='g', marker="*")
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ax.set_xlabel('x')
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ax.set_ylabel('y')
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ax.set_zlabel('z')
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plt.show()
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2023-11-29 13:08:02 +08:00
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# ===============================================================
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2023-11-27 15:56:15 +08:00
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# 概率分布图,累计概率分布图
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2023-11-29 13:08:02 +08:00
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# ===============================================================
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2023-11-27 15:56:15 +08:00
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2023-11-29 13:08:02 +08:00
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# 概率分布直方图
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# 高斯分布
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mean = 0 # 均值为0
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sigma = 1 # 标准差为1,反应数据集中还是分散的值
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x = mean+sigma*np.random.randn(10000)
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# 第二个参数是柱子宽一些还是窄一些,越大越窄越密
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fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(nrows=2, figsize=(6, 6))
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"""
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参数说明:
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nrows=2:指定子图的行数为 2。
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figsize=(6, 6):指定图像窗口的大小为 6x6 英寸。
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plt.subplots 函数返回一个包含子图对象的元组,其中的每个子图对象可以通过元组解包的方式分别赋值给不同的变量。在这个例子中,ax0 和 ax1 分别表示第一个子图和第二个子图。
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2023-11-27 15:56:15 +08:00
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2023-11-29 13:08:02 +08:00
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通过创建包含多个子图的图像窗口,可以在不同的子图上绘制不同的图形或数据,并且可以通过调整子图的位置、大小等属性来自定义图像的布局。
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"""
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2023-11-27 15:56:15 +08:00
|
|
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2023-11-29 13:08:02 +08:00
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# pdf概率分布图,一万个数落在某个区间内的数有多少个
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ax0.hist(x, bins=40, density=True, histtype='bar',
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facecolor='green', alpha=0.8, rwidth=0.8) # bins参数表示将数据分成几组
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2023-11-27 15:56:15 +08:00
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ax0.set_title('pdf')
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2023-11-29 13:08:02 +08:00
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# cdf累计概率函数,cumulative累计。比如需要统计小于5的数的概率
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2023-11-27 15:56:15 +08:00
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# bins参数表示将数据分成几组
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# normed 是否对y轴数据进行标准化:True表是在本区间的点在所有的点中所占的概率,如果 normed 为False, 则是显示点的数量
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2023-11-29 13:08:02 +08:00
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ax1.hist(x, bins=20, density=False, histtype='step',
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facecolor='blue', alpha=0.8, cumulative=True, rwidth=0.8)
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2023-11-27 15:56:15 +08:00
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ax1.set_title("cdf")
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2023-11-29 13:08:02 +08:00
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fig.subplots_adjust(hspace=0.4) # 调整子图间的垂直间距
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2023-11-27 15:56:15 +08:00
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plt.show()
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2023-11-29 13:08:02 +08:00
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# plt.draw()
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2023-11-27 15:56:15 +08:00
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# 可用 help(function) 查看函数帮助,如:help(ax.plot_surface)
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2023-11-29 13:08:02 +08:00
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# ===============================================================
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