matplotlib绘图参数,python怎么用matplotlib生成图表

　　本文主要介绍如何使用Python Matplotlib绘制面积图和热图。文中的样例代码讲解的很详细，对我们学习Python有一定的帮助。有需要的可以参考一下。

　　00-1010 1.绘图区域图2。绘制热图

目录

　　面积图常用来描述一个指数随时间变化的程度。它的面积通常也有一定的含义。

　　plt.stackplot()方法用于绘制区域地图。

　　以小学常见的追遇问题的速度-时间图像为例，下面画一个简单的v-t图像。

　　全局字体设置为默认粗体类型，时间为0秒到10秒，描述了A和b两个物体的速度，显然面积代表的是位移。

　　部分标题字体使用楷体(TTF字体文件 STKAITI。系统中的‘TTF’复制到当前目录)。

　　将matplotlib.pyplot作为plt导入

　　从matplotlib导入font_manager

　　fig=plt.figure(1，facecolor=#ffffcc ，figsize=(6，6))

　　PLT . RC params[ font . sans-serif ]=[ sim hei ]

　　PLT . RC params[ axes . unicode _ MINUS ]=False

　　PLT . RC params[ axes . face color ]= # cc 00 ff

　　x=[0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10]

　　v1=[1，1，1，2，3，4，5，5，5，5，5]

　　v2=[0.5，0.5，0.5，1，1.5，2，2.5，3，3，2，1]

　　plt.stackplot(x，v1，color=[#ff0000])

　　plt.stackplot(x，v2，color=[#33ff66])

　　plt.xlim(0，10)

　　Plt.title(v-t image ，fontsize=25，color= # 0033cc ，font properties=font _ manager . font properties(fname= STK aiti . TTF ))

　　plt.xlabel(t/s )

　　plt.ylabel(v/(m/s))

　　Plt.legend([ A ， B ]，bbox_to_anchor=(0.2，0.95))

　　plt.show()

　　图像效果呈现如下：

1.绘制面积图

　　在数据分析中，热图也是一种常用的方法，通过色差和亮度来显示数据之间的差异。

　　使用plt.imshow()的方法绘制热图，这也是matplotlib中图像处理的常用方法。

　　下面是一个热图示例：

　　将matplotlib.pyplot作为plt导入

　　从matplotlib导入font_manager

　　将numpy作为np导入

　　种子(30)

　　data=np.random.randint(70，100，(30，8))

　　plt.imshow(数据)

　　plt.xticks(范围(0，8)，[A ， B ， C ， D ， E ， F ， G ， H])

　　plt.yticks(range(0，30)，np.array(range(1，31)，dtype=U3 ))

　　#显示颜色条

　　plt.colorbar()

　　PLT . title( 30个产品ABCDEFGH指标的热图，fontsize=25，color= # 0033cc ，font properties=font _ manager . font properties(fname= stkaiti . TTF ))

　　plt.show()

　　图像效果呈现如下：

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