python绘图入门教程(非常详细)(python绘图简单)

python基础绘图-统计图

bar()柱形图

barh()条形图

hist()直方分布图

pie()饼图|

polar()雷达图

scater()气泡图

stem()棉棒图

boxplot()箱线图

errorbar()误差棒图

0基础学习python怎么入门呢？

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零基础学python课程。Python是目前最流行的动态脚本语言之一。本课程由浅入深，全面、系统地介绍了使用Python进行开发的各种知识和技巧。 包括Python环境的安装和配置、Python的基本语法、模块和函数、内置数据结构、字符串和文件的处理、正则表达式的使用、异常的捕获和处理、面向对象的语言特性和设计、Python的数据库编程、Tkinter GUI库的使用、HTML应用、XML应用、Django网页开发框架的使用、测试驱动开发模式应用、Python中的进程和线程、Python系统管理、网络编程、Python图像处理、Python语言的扩展和嵌入以及Windows下Python开发等。

课程目录：

python语言的特点

python的发展历史与版本

python的安装

python程序的书写规则

基础数据类型

变量的定义和常用操作

序列的概念

字符串的定义和使用

......

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。

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

python绘图中的四个绘图技巧

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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！