python各个函数图像 python画出函数图像

python可视化数据分析常用图大集合（收藏）

python数据分析常用图大集合：包含折线图、直方图、垂直条形图、水平条形图、饼图、箱线图、热力图、散点图、蜘蛛图、二元变量分布、面积图、六边形图等12种常用可视化数据分析图，后期还会不断的收集整理，请关注更新！

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以下默认所有的操作都先导入了numpy、pandas、matplotlib、seaborn

一、折线图

折线图可以用来表示数据随着时间变化的趋势

Matplotlib

plt.plot(x, y)

plt.show()

Seaborn

df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})

sns.lineplot(x="x", y="y", data=df)

plt.show()

二、直方图

直方图是比较常见的视图，它是把横坐标等分成了一定数量的小区间，然后在每个小区间内用矩形条（bars）展示该区间的数值

Matplotlib

Seaborn

三、垂直条形图

条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。

Matplotlib

Seaborn

1plt.show()

四、水平条形图

五、饼图

六、箱线图

箱线图由五个数值点组成：最大值 (max)、最小值 (min)、中位数 (median) 和上下四分位数 (Q3, Q1)。

可以帮我们分析出数据的差异性、离散程度和异常值等。

Matplotlib

Seaborn

七、热力图

力图，英文叫 heat map，是一种矩阵表示方法，其中矩阵中的元素值用颜色来代表，不同的颜色代表不同大小的值。通过颜色就能直观地知道某个位置上数值的大小。

通过 seaborn 的 heatmap 函数，我们可以观察到不同年份，不同月份的乘客数量变化情况，其中颜色越浅的代表乘客数量越多

八、散点图

散点图的英文叫做 scatter plot，它将两个变量的值显示在二维坐标中，非常适合展示两个变量之间的关系。

Matplotlib

Seaborn

九、蜘蛛图

蜘蛛图是一种显示一对多关系的方法，使一个变量相对于另一个变量的显著性是清晰可见

十、二元变量分布

二元变量分布可以看两个变量之间的关系

十一、面积图

面积图又称区域图，强调数量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。

堆积面积图还可以显示部分与整体的关系。折线图和面积图都可以用来帮助我们对趋势进行分析，当数据集有合计关系或者你想要展示局部与整体关系的时候，使用面积图为更好的选择。

十二、六边形图

六边形图将空间中的点聚合成六边形，然后根据六边形内部的值为这些六边形上色。

原文至：

Python matplotlib之函数图像绘制、线条rc参数设置

为避免中文显示出错，需导入matplotlib.pylab库

1.2.1 确定数据

1.2.2 创建画布

1.2.3 添加标题

1.2.4 添加x，y轴名称

1.2.5 添加x，y轴范围

1.2.6 添加x，y轴刻度

1.2.7 绘制曲线、图例, 并保存图片

保存图片时，dpi为清晰度，数值越高越清晰。请注意，函数结尾处，必须加plt.show()，不然图像不显示。

绘制流程与绘制不含子图的图像一致，只需注意一点：创建画布。

合理调整figsize、dpi，可避免出现第一幅图横轴名称与第二幅图标题相互遮盖的现象.

2.2.1 rc参数类型

2.2.2 方法1：使用rcParams设置

2.2.3 方法2：plot内设置

2.2.4 方法3：plot内简化设置

方法2中，线条形状，linestyle可简写为ls；线条宽度，linewidth可简写为lw；线条颜色，color可简写为c，等等。

python两个函数图像怎么分开画

1、plt.legendplt.legend(loc=0)#显示图例的位置。

2、plt.figureplt.figure(figsize=(14，6)，dpi=80)#设置绘图区域的大小和像素。

3、plt.xticksplt.xticks(new_year)#设置x轴的刻度线为new_year，new_year可以为数组。

4、plt.xlabelplt.xlabel('year')#x轴标签。

5、plt.plotplt.plot(number，color='blue'，label="actualvalue")#将实际值的折线设置为蓝色。

6、两个图分开fig，axes=plt.subplots(2，1，sharex=True，figsize=(10，10))。

7、画竖直线plt.axvline(99，linestyle="dotted"，linewidth=4，color='r')#99表示横坐标。

8、图片保存plt.savefig('timeseries_y.jpg')。