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简单说下图形选择啦,通常我们最常用的图形是折线图、扇形图、条形图,它们的功能简单概括为:
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折线图:表示变化情况;
扇形图:表示各类别的分布占比情况;
条形图:表示具体数值;
接下来要说的直方图是以条形图的形式展现的,在统计学中, 直方图 (英语:Histogram)是一种对数据分布情况的图形表示。
以下展示了python画直方图的几种方式,这里涉及到了3个包:matplotlib、pandas、seanborn。
1、使用 matplotlib.pyplot.hist 函数(本文主要讲解该方法画直方图)
2、使用 pandas.DataFrame.plot.hist 函数
3、使用 pandas.DataFrame.hist 函数
4、使用 seaborn.distplot 函数
以下为 matplotlib.pyplot.hist 函数介绍:
参数:
返回值:
模拟真实场景:我们通过分析打分,给1000个客户进行了排名,排名越靠前,说明客户越优异,为了找到特定的200个客户的排名处于这1000个客户中的位置,使用了直方图对比的方式。以下使用的数据是为模拟场景,随机出来的结果排名比较靠后,所以这些客户质量并不高:
hist:
matplotlib中文乱码:
使用turtle实现正方形的绘制,定义形参n为正方形的边长。具体代码如下,望采纳。
python绘制正方形
第一步,打开python语言命令窗口,声明一个函数print_color,调用range遍历,打印星号,如下图所示:
第二步,接着调用第一步中的函数,然后查看打印结果,可以发现生成一个三角形,如下图所示:
第三步,再次定义一个函数four_tu,利用循环生成星号,注意查看函数生成的图形。
第四步,调用上述步骤中定义的函数,然后查看打印图形组合的形状。
第五步,如果在定义的函数内,多次调用print()方法打印星号,会是什么样的结果呢。
第六步,在后续步骤中,调用函数打印结果,可以发现生成一个不规则的图形。
pre
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Polygon
def func(x):
return -(x-2)*(x-8)+40
x=np.linspace(0,10)
y=func(x)
fig,ax = plt.subplots()
plt.plot(x,y,'r',linewidth=2)
plt.ylim(ymin=20)
a=2
b=9
ax.set_xticks([a,b])
ax.set_xticklabels(['$a$','$b$'])
ax.set_yticks([])
plt.figtext(0.9,0.05,'$x$')
plt.figtext(0.1,0.9,'$y$')
ix=np.linspace(a,b)
iy=func(ix)
ixy=zip(ix,iy)
verts=[(a,0)]+list(ixy)+[(b,0)]
poly = Polygon(verts,facecolor='0.9',edgecolor='0.5')
ax.add_patch(poly)
x_math=(a+b)*0.5
y_math=35
plt.text(x_math,y_math,r"$\int_a^b(-(x-2)*(x-8)+40)dx$",horizontalalignment='center',size=12)
plt.show()
/pre
不写出y=f(x)这样的表达式,由隐函数的等式直接绘制图像,以x²+y²+xy=1的图像为例,使用sympy间接调用matplotlib工具的代码和该二次曲线图像如下(注意python里的乘幂符号是**而不是^,还有,python的sympy工具箱的等式不是a==b,而是a-b或者Eq(a,b),这几点和matlab的区别很大)
直接在命令提示行的里面运行代码的效果
from sympy import *;
x,y=symbols('x y');
plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);