matplotlib是一个主要用于绘制什么图表的Python库,python 绘图库Matplotlib

　　本文主要介绍如何使用python库matplotlib绘制不同的图形，以及如何在python中使用matplotlib绘制图形。主要分享简单图、单图、多图、直方图、散点图的绘制思路和用法，有需要的朋友可以参考。

　　00-1010 1.画一个简单的曲线图2，一个单一的曲线图3，多条曲线4，直方图5和散点图。

目录

　　通过思路：.的三个坐标点画一条曲线

　　将matplotlib.pyplot作为plt导入

　　Plt.plot([1，3，5]，[4，8，10]) #横坐标：1，3，5，纵坐标：4，8，10

　　#展示图纸。

　　plt.show()

　　运行效果如图：

1、绘制简单曲线图

　　思路：首先通过linspace画一条直线，然后在-pi和pi之间定义100个元素。

　　将matplotlib.pyplot作为plt导入

　　将numpy作为np导入

　　X=NP。Linspace (-NP。pi，NP。pi，100)# x轴的定义域是-pi到PI，然后在-PI和PI之间定义100个元素。

　　plt.plot(x，np.sin(x))

　　#展示图纸。

　　plt.show()

　　运行效果如图：

2、绘制单条曲线图

　　在绘制曲线的基础上由思路：,修改域，然后通过plt.plot()循环。

　　将matplotlib.pyplot作为plt导入

　　将numpy作为np导入

　　X=NP。Linspace (-NP。Pi * 2，NP。Pi * 2，100)# x轴的定义域为-2pi~2pi。

　　Plt.figure(1，dpi=50) #创建精度为50的图表1。精度越高，画面产生的音量越大，画面越清晰。

　　例如，对于(1，5): #范围内的I，绘制4条曲线

　　plt.plot(x，np.sin(x/i))

　　#展示图纸。

　　plt.show()

　　运行效果如图：

3、绘制多条曲线

　　使用思路：hist()方法。

　　将matplotlib.pyplot作为plt导入

　　Plt.figure(1，dpi=50) #创建图表1，dpi代表画面的精细程度，dpi越大文件越大。

　　数据=[1，1，1，2，2，2，3，3，4，5，5，6，4]

　　Plt.hist(data) #只要有数据传入，直方图就会统计数据出现的次数。

　　#展示图纸。

　　plt.show()

　　运行效果如图：

4、绘制直方图

　　使用思路：散射()方法

　　将matplotlib.pyplot作为plt导入

　　将numpy作为np导入

　　x=np.arange(1，10)

　　y=x

　　Figure=plt.figure () #创建图表

　　Plt。scatter (x，y，c= r ，marker= o) # c= r 表示散点的颜色为红色，marker表示指定的三点形状为圆形。

　　#展示图纸。

　　plt.show()

　　运行效果如图：

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