如何打開matplotlib，python畫條形圖-用Matplotlib如何繪制條形圖、直方圖和散點圖

Matplotlib是一個Python 2D繪圖庫,它可以在各種平臺上以各種硬拷貝格式和交互式環境生成出具有出版品質的圖形。

上一篇我們講解到Matplotlib 中的圖例，標題和標簽介紹，今天我們開始正式畫圖。這個教程中我們會涉及條形圖、直方圖和散點圖。我們先來看條形圖：

條形圖import matplotlib.pyplot as plt

plt.bar([1,3,5,7,9],[5,2,7,8,2], label="Example one")

如何打開matplotlib？plt.bar([2,4,6,8,10],[8,6,2,5,6], label="Example two", color='g')

plt.legend()

plt.xlabel('bar number')

plt.ylabel('bar height')

plt.title('Epic Graph Another Line! Whoa')

plt.show()

pythonplot。plt.bar為我們創建條形圖。 如果你沒有明確選擇一種顏色，那么雖然做了多個圖，所有的條看起來會一樣。 這讓我們有機會使用一個新的 Matplotlib 自定義選項。 你可以在任何類型的繪圖中使用顏色，例如g為綠色，b為藍色，r為紅色，等等。 你還可以使用十六進制顏色代碼，如#191970。

接下來，我們會講解直方圖。 直方圖非常像條形圖，傾向于通過將區段組合在一起來顯示分布。 這個例子可能是年齡的分組，或測試的分數。 我們并不是顯示每一組的年齡，而是按照 20 ~ 25，25 ~ 30… 等等來顯示年齡。 這里有一個例子：

直方圖import matplotlib.pyplot as plt

population_ages = [22,55,62,45,21,22,34,42,42,4,99,102,110,120,121,122,130,111,115,112,80,75,65,54,44,43,42,48]

bins = [0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,110,120,130]

python plot 參數，plt.hist(population_ages, bins, histtype='bar', rwidth=0.8)

plt.xlabel('x')

plt.ylabel('y')

plt.title('Interesting Graph Check it out')

plt.legend()

plt.show()

python爬蟲教程，產生的圖表為：

對于plt.hist，你首先需要放入所有的值，然后指定放入哪個桶或容器。 在我們的例子中，我們繪制了一堆年齡，并希望以 10 年的增量來顯示它們。 我們將條形的寬度設為 0.8，但是如果你想讓條形變寬，或者變窄，你可以選擇其他的寬度。

接下來，我們將介紹散點圖。散點圖通常用于比較兩個變量來尋找相關性或分組，如果你在 3 維繪制則是 3 個。

散點圖

散點圖的一些示例代碼：import matplotlib.pyplot as plt

python reshape？x = [1,2,3,4,5,6,7,8]

y = [5,2,4,2,1,4,5,2]

plt.scatter(x,y, label='skitscat', color='k', s=25, marker="o")

plt.xlabel('x')

plt.ylabel('y')

plt.title('Interesting Graph Check it out')

pandas python？plt.legend()

plt.show()

結果為：

Tip:

plt.scatter不僅允許我們繪制x和y，而且還可以讓我們決定所使用的標記顏色，大小和類型。

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