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def pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None,pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=None, radius=None, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None,center=(0, 0), frame=False, rotatelabels=False, hold=None, data=None)前面所介绍过的plt的参数在饼图中同样适用,如用plt.legend...
[原]饼图
饼图饼图,又名Pie Graph,常用于统计学模块。本篇介绍用matplotlib.pyplot.pie来绘制饼图。1、饼图如下图所示,是一个最简单的饼图,将1分为3:7,然后用饼图的方式表示出来。plt.pie(sizes)2、pie函数matplotlib用pie函数来绘制饼图。前面的两个例子,只用了这一个参数就可以完成饼图的绘制,画出来的二维饼图比较简单,为了让饼图更贴合实际...
其完整代码如下:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltN=100x1=np.random.randn(N)y1=np.random.randn(N)x2=np.random.randn(N)y2=np.random.randn(N)plt.scatter(x1,y1,s=30,alpha=0.5,edgecolors=''''''''red'''''''',c='''''''...
scatter函数参数scatter函数是用来绘制散点图的,如上篇介绍。主要代码如下:plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5, marker=''''''''*'''''''')plt.scatter(x1, y2, s=area, c=colors, alpha=0.5, marker=''''''''>''&...
1、scatter绘制散点图例如下图所示,就是绘制了一副散点图,图中总共有100个点。plt.show()为了演示,本例中的点,其坐标是随机生成的,总共100个点,然后通过scatter函数绘制了散点图。x1 = np.abs(np.random.randn(100)*100)y1 = np.abs(np.random.randn(100)*100)x2 = np.abs(np.random.randn(100)*100)y2 = np.abs(np.random.randn(100)*10...
plt参数二.本篇还介绍plt的参数,接上篇plt设置。3、坐标轴标题可以用plt.xlabel()或者plt.ylabel()来设置x轴和y轴坐标轴的标题,如下图所示:plt.plot(x, y1, color="r", )plt.plot(x, y2)plt.xlabel("x轴标题")plt.ylabel("y轴标题")plt.plot(4, 60, ''''''''*'''...
plt设置属于图形的参数有很多,本篇以折线图的为例,介绍其中一部分。1、标题可以用函数plt.title()来设置图形标题。import matplotlib.pyplot as plt.plt.title("此处为图形标题")plt.show()运行结果如下图所示,默认的标题在图形上方。plt.title("标题放在了下方", y=-0.1, color='''''''...
Figure创建及其参数设置上篇介绍的参数是plot函数的参数,但是很多参数是大部分图形都会用到的,比如图形,比如坐标轴,本篇介绍的是Figure的创建及其参数的设置。其代码如下:import matplotlib.pyplot as pltplt.figure()plt.figure(5)plt.figure("new")plt.show()3、修改画布属性figure函数参数如下,各参数均有说明在下。plt.fig...
plot参数上篇介绍了如何用plot函数来画折线图,以及如何将多个图画在同一个图片上,本篇介绍的是plot函数一些参数的设置。1、linewidth和linestyle参数上篇用了color来修改折线的颜色,除了可以改颜色,还可以改曲线的宽度和样式,分别用参数linewidth和linestyle。plt.plot(x, y1, color=''''''''red'...
折线图。调用matplotlib.pyplot中的函数plot来绘制折线图,最简单的折线图如下:import matplotlib.pyplot as plt.plt.plot(x, y1, color=''''''''red'''''''')plt.plot(x, y2, color=''''''''blue''''''''...
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