python绘图入门教程(非常详细)(python绘图有什么用)
python入门教程(非常详细)
新手入门需要掌握编程环境的安装与使用、输入及输出语句的应用、运算表达式的使用等。
具体教程如下：
1、编程环境的安装与使用。比如Python的学习一般推荐软件自带的IDLE，简单好用。
图一
2、掌握输入、输入语句的使用。输入语句可以让计算机知道你通过键盘输入了什么，输出语句可以让你知道计算机执行的结果。以输出语句为例：其中“”里面的内容是原样输出，多个输出项之间用，隔开。
示例
3、掌握运算（包含计算、逻辑）表达式使用。这个主要是用+、-、*、/、（）、、、=、=等符号连接起来的表示计算或者比较的式子，让计算机能做计算机或者判断。
示例
4、特别要掌握赋值表达式的使用，这个主要是等于号的理解。在计算机编程语言里，等于号一般不表示相等，而是表示赋值。也就是将等号右边的内容记入左边的名字里。
5、理解并熟练使用变量，变量的字面意思就是会变化的量。其实质的作用记忆信息。通过给要记忆的内容取个名字，然后通过这个名字就可以找到记忆的内容。有点类似于数学中的字母表示数。
示例
6、选择结构，这是让计算机具有一定的选择、判断能力的基础。比如我们常见的登录，VIP就要用到选择结构。
7、循环结构，这是让计算机具有重复的能力。前提是事件要具有一定的规律性，比如1，3，5，7，9……
8、文件的读取和写入，这个主要是针对大量的数据处理而言的。
一般来说，掌握以上内容就是入门了。
怎样用python画图，为什么代码写好运行时错误？
python绘图（可视化）的模块非常多，下面我简单介绍几个不错的绘图库，感兴趣的朋友可以自己尝试一下，实验环境win7+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
matplotlib
这是python中专门用于绘图的一个模块，功能强大，制图种类繁多，使用也最广泛，下面我简单介绍一下这个模块的安装和使用：
1.首先，安装matplotlib模块，这个直接在cmd窗口输入安装命令“pip install matplotlib”就行，如下：
2.安装完成后，我们就可以编写代码进行一下简单测试了，代码如下，一个稍微复杂的曲线图：
程序运行效果如下，看着还是非常不错的：
3.更多示例的话，可以参考一下官网教程，介绍的非常详细，柱状图、散点图、饼图等都有，非常适合初学者学习入门：
seaborn
这是一个基于matplotlib的绘图库，是matplotlib的高级封装，代码量更少，使用起来也更方便，下面我简单介绍一下这个模块的安装和使用：
1.首先，安装seaborn模块，这个也直接输入安装命令“pip install seaborn”就行，如下，很快就能安装完成：
2.安装完成后，我们就可以直接编写代码来测试一下这个模块了，代码如下，一个折线图集合：
程序运行截图如下，效果也非常不错：
3.更多示例的话，也直接参考官网教程就行，介绍的非常详细，很适合初学者入门学习：
pyecharts
这是echarts的一个python接口，借助于echarts强大的可视化功能，python也可以快速构建、绘制各种各样的图表，下面我简单介绍一下这个模块的安装和使用：
1.首先，安装pyecharts模块，这个也直接输入命令“pip install pyecharts”就行，如下：
2.安装完成后，我们就可以编写代码来进行下测试了，测试代码如下，一个简单的3D散点图：
程序运行截图如下（基于浏览器进行显示），效果还是非常不错的：
至此，我们就完成了利用python来进行绘图（可视化）。总的来说，这3个绘图模块使用起来都非常不错，对于大多数图表绘制来说，完全可以满足需求，当然，还有许多其他绘图模块，像ggplot等，也都非常不错，网上也有相关教程，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
python画图有很多扩展可以用，比如matplotlib、turtle、pychart等等，看你需要什么方面了，不同的需求需要用不同的工具。如果做界面还有pyqt、tkinter等等，做 游戏 还有pygame等等。
python报错需要查看报错信息，进行调试才能正常运行
python绘图中的四个绘图技巧
pre{overflow-x: auto}
技巧1: plt.subplots()
技巧2: plt.subplot()
技巧3: plt.tight_layout()
技巧4: plt.suptitle()
数据集：
让我们导入包并更新图表的默认设置，为图表添加一点个人风格。 我们将在提示上使用 Seaborn 的内置数据集：
import?seaborn?as?sns?#?v0.11.2?? import?matplotlib.pyplot?as?plt?#?v3.4.2?? sns.set(style='darkgrid',?context='talk',?palette='rainbow')df?=?sns.load\_dataset('tips')?? df.head()
技巧1: plt.subplots()
绘制多个子图的一种简单方法是使用 plt.subplots() 。
这是绘制 2 个并排子图的示例语法：
fig,?ax?=?plt.subplots(nrows=1,?ncols=2,?figsize=(10,4))?? sns.histplot(data=df,?x='tip',?ax=ax[0])?? sns.boxplot(data=df,?x='tip',?ax=ax[1]);
在这里，我们在一个图中绘制了两个子图。 我们可以进一步自定义每个子图。
? 例如，我们可以像这样为每个子图添加标题：
fig,?ax?=?plt.subplots(1,?2,?figsize=(10,4))?? sns.histplot(data=df,?x='tip',?ax=ax[0])?? ax[0].set\_title("Histogram")?? sns.boxplot(data=df,?x='tip',?ax=ax[1])?? ax[1].set\_title("Boxplot");
在循环中将所有数值变量用同一组图表示：
numerical?=?df.select\_dtypes('number').columnsfor?col?in?numerical:?? ?fig,?ax?=?plt.subplots(1,?2,?figsize=(10,4))?? ?sns.histplot(data=df,?x=col,?ax=ax[0])?? ?sns.boxplot(data=df,?x=col,?ax=ax[1]); 技巧2: plt.subplot()
另一种可视化多个图形的方法是使用 plt.subplot()， 末尾没有 s
? 语法与之前略有不同：
plt.figure(figsize=(10,4))?? ax1?=?plt.subplot(1,2,1)?? sns.histplot(data=df,?x='tip',?ax=ax1)?? ax2?=?plt.subplot(1,2,2)?? sns.boxplot(data=df,?x='tip',?ax=ax2);
当我们想为多个图绘制相同类型的图形并在单个图中查看所有图形，该方法特别有用：
plt.figure(figsize=(14,4))?? for?i,?col?in?enumerate(numerical):?? ?ax?=?plt.subplot(1,?len(numerical),?i+1)?? ?sns.boxplot(data=df,?x=col,?ax=ax)
我们同样能定制子图形。例如加个 title
plt.figure(figsize=(14,4))?? for?i,?col?in?enumerate(numerical):?? ?ax?=?plt.subplot(1,?len(numerical),?i+1)?? ?sns.boxplot(data=df,?x=col,?ax=ax)??? ?ax.set\_title(f"Boxplot?of?{col}")
通过下面的比较，我们能更好的理解它们的相似处与不同处熟悉这两种方法很有用，因为它们可以在不同情况下派上用场。
技巧3: plt.tight_layout()
在绘制多个图形时，经常会看到一些子图的标签在它们的相邻子图上重叠，
如下所示：
categorical?=?df.select\_dtypes('category').columnsplt.figure(figsize=(8,?8))?? for?i,?col?in?enumerate(categorical):?? ?ax?=?plt.subplot(2,?2,?i+1)?? ?sns.countplot(data=df,?x=col,?ax=ax)
顶部两个图表的 x 轴上的变量名称被剪掉，右侧图的 y 轴标签与左侧子图重叠.使用 plt.tight_layout 很方便
plt.figure(figsize=(8,?8))?? for?i,?col?in?enumerate(categorical):?? ?ax?=?plt.subplot(2,?2,?i+1)?? ?sns.countplot(data=df,?x=col,?ax=ax)??? plt.tight\_layout()
专业 看起来更好了。
技巧4: plt.suptitle()
真个图形添加标题：
plt.figure(figsize=(8,?8))?? for?i,?col?in?enumerate(categorical):?? ?ax?=?plt.subplot(2,?2,?i+1)?? ?sns.countplot(data=df,?x=col,?ax=ax)??? plt.suptitle('Category?counts?for?all?categorical?variables')?? plt.tight\_layout()
此外，您可以根据自己的喜好自定义各个图。 例如，您仍然可以为每个子图添加标题。
到此这篇关于python绘图 四个绘图技巧的文章就介绍到这了，希望大家以后多多支持！
python绘图篇
1，xlable,ylable设置x，y轴的标题文字。
2，title设置标题。
3，xlim,ylim设置x,y轴显示范围。
plt.show()显示绘图窗口，通常情况下，show（）会阻碍程序运行，带-wthread等参数的环境下，窗口不会关闭。
plt.saveFig（）保存图像。
面向对象绘图
1，当前图表和子图可以用gcf(),gca()获得。
subplot()绘制包含多个图表的子图。
configure subplots,可调节子图与图表边框距离。
可以通过修改配置文件更改对象属性。
图标显示中文
1，在程序中直接指定字体。
2， 在程序开始修改配置字典reParams.
3，修改配置文件。
Artist对象
1，图标的绘制领域。
2，如何在FigureCanvas对象上绘图。
3，如何使用Renderer在FigureCanvas对象上绘图。
FigureCanvas和Render处理底层图像操作，Artist处理高层结构。
分为简单对象和容器对象，简单的Aritist是标准的绘图元件，例如Line 2D,Rectangle,Text,AxesImage等，而容器类型包含许多简单的的 Aritist对象，使他们构成一个整体，例如Axis,Axes,Figure等。
直接创建Artist对象进项绘图操作步奏：
1，创建Figure对象（通过figure（）函数，会进行许多初始化操作，不建议直接创建。）
2，为Figure对象创建一个或多个Axes对象。
3，调用Axes对象的方法创建各类简单的Artist对象。
Figure容器
如何找到指定的Artist对象。
1，可调用add_subplot()和add_axes()方法向图表添加子图。
2，可使用for循环添加栅格。
3，可通过transform修改坐标原点。
Axes容器
1，patch修改背景。
2，包含坐标轴，坐标网格，刻度标签，坐标轴标题等内容。
3，get_ticklabels(),,get-ticklines获得刻度标签和刻度线。
1，可对曲线进行插值。
2，fill_between()绘制交点。
3，坐标变换。
4，绘制阴影。
5，添加注释。
1，绘制直方图的函数是
2，箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位
数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法，它可以粗略地看出数据是否具有对称性以及分
布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。
3，饼图就是把一个圆盘按所需表达变量的观察数划分为若干份，每一份的角度（即面积）等价于每个观察
值的大小。
4,散点图
5,QQ图
低层绘图函数
类似于barplot()，dotchart()和plot()这样的函数采用低层的绘图函数来画线和点，来表达它们在页面上放置的位置以及其他各种特征。
在这一节中，我们会描述一些低层的绘图函数，用户也可以调用这些函数用于绘图。首先我们先讲一下R怎么描述一个页面；然后我们讲怎么在页面上添加点，线和文字；最后讲一下怎么修改一些基本的图形。
绘图区域与边界
R在绘图时，将显示区域划分为几个部分。绘制区域显示了根据数据描绘出来的图像，在此区域内R根据数据选择一个坐标系，通过显示出来的坐标轴可以看到R使用的坐标系。在绘制区域之外是边沿区，从底部开始按顺时针方向分别用数字1到4表示。文字和标签通常显示在边沿区域内，按照从内到外的行数先后显示。
添加对象
在绘制的图像上还可以继续添加若干对象，下面是几个有用的函数，以及对其功能的说明。
?points(x, y, ...)，添加点
?lines(x, y, ...)，添加线段
?text(x, y, labels, ...)，添加文字
?abline(a, b, ...)，添加直线y=a+bx
?abline(h=y, ...)，添加水平线
?abline(v=x, ...)，添加垂直线
?polygon(x, y, ...)，添加一个闭合的多边形
?segments(x0, y0, x1, y1, ...)，画线段
?arrows(x0, y0, x1, y1, ...)，画箭头
?symbols(x, y, ...)，添加各种符号
?legend(x, y, legend, ...)，添加图列说明