＃！/ usr / bin / env python ＃ - * - coding：utf-8 - * - import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d def main（）： ＃scatter＃＃ plt.figure（ 1） ＃設置圖形＃ plt.subplot（ 331） ＃一個3行3列的數字 ＃n= 128 X = np.random.normal（ 0， 1，n） Y = np.random.normal（0，1，n）的 T = np.arctan2（Y，X） ＃plt.axes（[0.025，0.025，0.95，0.95]）＃ plt.scatter（X，Y， s = 75， c = T， alpha = 5） plt.xlim（ - 1.5，1.5），plt.xticks（[]） ＃關於x的＃的範圍內 plt.ylim（ - 1.5，1.5），plt.yticks（[]） plt.axis（） plt.title（“scatter”） plt.xlabel（“X”） plt.ylabel（“Y”） ＃欄 plt.subplot（ 3， 3， 2） n = 10 X = np.arange（n） Y1 =（1 - X / 浮動（N））* np.random.uniform（0.5，1.0，N） Y2 =（1 - X / 浮動（N））* np.random.uniform（0.5，1.0，N） plt.bar（X，+ Y1，facecolor = '＃9999ff'，edgecolor = 'white'） plt.bar（X，-Y 2，facecolor = '＃FF9999' ，edgecolor = '白色'） 爲 X，Y 在拉鍊（X，Y1）： plt.text（X + 0.4，Y + 0.05，'％.2f'％Y，公頃 = '中心'，VA = '底部'） 爲 X，Y 在拉鍊（X，Y2）： plt.text（x + 0.4，-y - 0.05，'％.2f'％y，ha = 'center'，va = 'top'） plt.subplot（333）＃pie＃ n = 20 Z = np.ones（n） Z [ - 1 ] * = 2 plt.pie（Z，爆炸 = Z * 0.05，顏色 = [ '％F' ％（I / 浮動（n））的用於我在範圍（N）]， 標記 = [ “％ .2f'％（i / float（n））for i in range（n）]） ＃label定義每部分值的列表＃ plt.gca（）。set_aspect（'equal'） ＃將橫，縱座標軸標準化處理，保證餅圖是一個正圓，否則爲橢圓設置x，y軸刻度一致，這樣餅圖才能是圓＃ plt.xticks（[]），plt.yticks（[]） ＃刪除x軸和y軸的刻度＃ plt.subplot（334 ） plt.figure（figsize =（6，9）） ＃定義餅狀圖的標籤，標籤是列表 標籤= [ U '第一部分'，U '第二部分'，U '第三部分' ] ＃每個標籤佔多大，會自動去算百分比 尺寸= [ 60，30，10 ] 顏色= [ '紅'，'黃綠'，'lightskyblue' ] ＃將某部分爆炸出來，使用括號，將第一塊分割出來，數值的大小是分割出來的與其他兩塊的間隔 爆炸=（0.05，0，0） 補丁，l_text，p_text = plt.pie（尺寸，爆炸 =爆炸，標籤 =標籤，顏色 =顏色， labeldistance = 1.1，autopct = '％3.1f %%'，shadow = False， startangle = 90，pctdistance = 0.6） ＃labeldistance，文本的位置離遠點有多遠，1.1指1.1倍半徑的位置 ＃autopct，圓裏面的文本格式，％3.1f %%表示小數有三位，整數有一位的浮點數＃shadow ，餅是否有陰影 ＃startangle，起始角度，0，表示從0開始逆時針轉，爲第一塊。一般選擇從90度開始比較好看 ＃pctdistance，百分比的文本離圓心的距離 ＃補丁，l_texts，p_texts，爲了得到餅圖的返回值，p_texts餅圖內部文本的，l_texts餅圖外標籤的文本 ＃改變文本的大小 ＃方法是把每一個文字遍歷調用set_size方法設置它的屬性。 對於牛逼的 l_text： t.set_size =（30） for t in p_text： t.set_size =（20） ＃設置x，y軸刻度一致，這樣餅圖才能是圓的 plt.axis（'equal'） plt.legend（） ＃極性 plt.subplot（ 335，極性 =真） N = 20 THETA = np.arange（0，2 * np.pi，2 * np.pi / n）的 ＃起始值，終止值，步長＃ 半徑= 10 * np.random.rand（n）的 ＃randn （d0，d1，...，dn）是從標準正態分佈中返回一個或多個樣本值，rand隨機樣本在[0,1]中rand（3,3）三行三列＃ plt.polar（theta ，半徑） ＃熱圖＃ plt.subplot（ 336） 數據= np.random.rand（3，3） 地圖 = plt.imshow（數據） ##那個vmin和vmax是數據矩陣中的最大和最小值，範圍要與數據的範圍相協調。 ＃＃那個方面參數，確定圖形在整個圖中的位置和大小有。上面的add_subplot中的位置參數的數值要想有作用，這裏的這個參數一定要選auto＃ plt.subplot（ 337） 數據= np.random.rand（3，3） plt.imshow（data，interpolation = 'nearest'，cmap = plt.get_cmap（'cool'），aspect = 'auto'，vmin = 0，vmax = 1） ＃imshow（）函數實現熱圖繪製 ＃＃X存儲圖像，可以是浮點型數組，unit8數組以及PIL圖像，如果其爲數組，則需滿足一下形狀： ＃＃（1）M * N此時數組必須爲浮點型，其中值爲該座標的灰度; ＃（2）M * N * 3 RGB（浮點型或者單位8類型）＃＃ （3）M * N * 4 RGBA（浮點型或者單位8類型） ＃＃想要某塊顯示成一種顏色，則需要調用interpolation ='nearest'參數 ＃參數cmap用於設置熱圖的Colormap。（參考百度百科）Colormap是MATLAB裏面用來設定和獲取當前色圖的函數＃ ＃默認情況下，imshow將數據標準化爲最小和最大值。可使用vmin和vmax參數或norm參數來控制（如果您想要非線性縮放）＃ plt.show（） 如果 __name__ == “ __main__ ”： 主要（）
很多時候不在一張畫布上是因爲你多打了plt.show（）
