网站搭建图片,搜索推广竞价托管哪家好,做网站一定要psd吗,网站用ps做还是ai//2019.7.14晚matplotlib七种常见图像输出编程大全 七种图形汇总输出如下#xff1a; import numpy as np #导入数据结构nmupy模块import matplotlib.pyplot as plt #导入matplotlib图像输出模块plt.rcParams[font.sans-serif][SimHei] #输出图像的标…//2019.7.14晚matplotlib七种常见图像输出编程大全 七种图形汇总输出如下 import numpy as np #导入数据结构nmupy模块import matplotlib.pyplot as plt #导入matplotlib图像输出模块plt.rcParams[font.sans-serif][SimHei] #输出图像的标题可以为中文正常输出plt.rcParams[axes.unicode_minus]False #可以正常输出图线里的负号 必会用到的导入模块#1-1散点图输出figplt.figure()fig.add_subplot(3,3,1)n128Xnp.random.normal(0,1,n) #随机数X的生成生成正态分布平均数为0方差为1个数为128Ynp.random.normal(0,1,n) #随机数Y的生成生成正态分布平均数为0方差为1个数为128Tnp.arctan2(Y,X)#plt.axes([0.025,0.025,0.95,0.95]) #指定显示范围plt.scatter(X,Y,s75,cT,alpha.5) #画散点图的函数scatter其中XY表示数值的大小s表示散点的尺寸大小c表示颜色alpha表示透明度)plt.xlim(-1.5,1.5),plt.xticks([]) #x和y坐标轴的范围plt.ylim(-1.5,1.5),plt.yticks([]) #x和y坐标轴的范围plt.axis() #显示所有图像范围plt.title(scatter)plt.xlabel(x)plt.ylabel(y) #1-2bar 柱状图fig.add_subplot(3,3,2)n10Xnp.arange(n) #定义从0-9的数列Y1(1-X/float(n))*np.random.uniform(0.5,1.0,n) #定义变量X的计算方式Y2(1-X/float(n))*np.random.uniform(0.5,1.0,n) #定义变量Y的计算方式plt.bar(X,Y1,facecolor#9999ff,edgecolorwhite) #编辑输出柱状图的格式其中facecolor表示输出柱状图的颜色edgecolor表示边框的颜色plt.bar(X,-Y2,facecolor#ff9999,edgecolorwhite) #编辑输出柱状图的格式for x,y in zip(X,Y1): #编辑输出柱状图的位置格式其中0.4表示每个柱状图之间的距离%.2f% y表示输出小数点的位数ha表示数值标注横向对齐va表示柱状图纵向对齐位置 plt.text(x,y0.05,%.2f% y,hacenter,vabottom)for x, y in zip(X,Y2): plt.text(x,-y-0.05,%.2f% y,hacenter,vatop) #Pie1-3(饼图)fig.add_subplot(3,3,3)n20znp.ones(n)z[-1]2plt.pie(z,explodez*.05,colors[%f%(i/float(n)) for i in range(n)],labels[%.2f%(i/float(n)) for i in range(n)])#其中z为原来输入的数组explode表示整个扇形距离圆心的距离大小如果不写默认为0colors表示颜色变化labels表示各个扇形的数值大小其中2表示小数位数大小plt.gca().set_aspect(equal) #圆形plt.xticks([])plt.yticks([]) plt.show() #polar1-4(极坐标图)fig.add_subplot(3,3,4,polarTrue) #需要使得polar模块为真Truen20thetanp.arange(0.0,2*np.pi,2*np.pi/n) #定义角度radii10*np.random.rand(n) #定义半径plt.plot(theta,radii) #输出折线图#plt.polar(theta,radii)两种方式都可以 #输出极坐标图 #1-5 heatmapfrom matplotlib import cm #输出颜色设置模块fig.add_subplot(335)datanp.random.rand(3,3)cmapcm.Blues #选择颜色系为蓝色体系mapplt.imshow(data,interpolationnearest,cmapcmap,aspectauto,vmin0,vmax1) #设置图像输出时的格式 #1-6 3Dfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #导入3D模块fig.add_subplot(336,projection3d)xnp.random.randint(1,10,10)ynp.random.randint(1,10,10)zx*22*y #函数关系式plt.plot(x,y,z,r) #输出3D图像 #1-7 hotmap热流图fig.add_subplot(313)def f(x,y): return (1-x/2x**5y**3)*np.exp(-x**2-y**2)n256xnp.linspace(-3,3,n)ynp.linspace(-3,3,n)X,Ynp.meshgrid(x,y) #将xy转换为矩阵 #将向量x和y定义的区域转换成矩阵X和Y,其中矩阵X的行向量是向量x的简单复制而矩阵Y的列向量是向量y的简单复制#假设x是长度为m的向量y是长度为n的向量则最终生成的矩阵X和Y的维度都是 nm 注意不是mn plt.contourf(X,Y,f(X,Y),8,cmapplt.cm.hot) #输出热流图plt.show()  转载于:https://www.cnblogs.com/Yanjy-OnlyOne/p/11185226.html