python画图简单图形(用python画图形)

如何用python绘制简单条形图？

如何用python绘制简单条形图呢？这里离不开matplotlib的使用。

条形图是数据可视化图形中很基础也很常用的一种图，简单解释下：条形图也叫长条图（英语：bar chart），亦称条图（英语：bar graph）、条状图、棒形图、柱状图、条形图表，是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列，或用多维方式表达。

那么一个普通的条形图是长什么样子的呢？

当！当！当！就是下图的这个样子：

图先亮出来啦，接下来研究这个图是怎么画的吧，先看一下原数据长什么样子：

实际画图的流程和画折线图很相近，只是用到的画图函数不一样，绘制条形图的函数plt.bar（）：

由于这只是最简单的一个条形图，实际上条形图的函数plt.bar（）还有不少可以探索的参数设置，和对折线图函数plt.plot()的探索差不多，有兴趣的孩子可以自己去进行探索哦。

按照条形长短进行排序展示的条形图

当然也可以有其他的设置，比如说上图中的线条高低参差不齐，这是因为x轴的数据是按照学校名称进行排序的，那么可不可以按照分数的高低进行排序呢？也就是让所有的长方形按照从高到矮或者从矮到高的顺序进行排列？

当然可以啦！这里需要强调的是，条的高低排列等信息都是来源于原数据的，要想让条形的顺序发生改变，需要对画图的来源数据进行更改呢！

把原数据逆序排序后截取前十名数据赋值给data_yuwen，作为新的数据源传入画图函数plt.bar()，画出来的图自然就不一样了。

先看一眼数据长什么样子：

根据这个数据源绘制出的图形如下，由于用来画图的数据进行了降序排序操作，所以生成条形图的条也会进行降序排序展示：

很多时候，我们常见的条形图还有另一种展现形式，那就是横向的条形图，比较火的那种动态条形图绝大多数也都是横向的条形图，那么横向的条形图如何绘制呢？

理解plt.bar()主要参数基轮世

其实也不难，只要清楚plt.bar()函数中主要参数的作用就可以了！条形图函数中有五桐敏个主要参数，分别是x，height，width，bottom，orientation。其中x控制的是每个条在x轴上位置，height控制的是每个条的长度，width控制的是每个条的宽度，bottom控制的是每个条在y轴方向的起始位置，orientation控制的是条形的方向，是纵向还是横向，默认是纵向的。

通过一个小例子理解下这几个参数的作用：

上边的几行代码输出的图形如下：

对比着代码和实际输出的条形图，各个主要参数的作用是不是一目了然啦？

横向条形图

理解了这几个参数作用后，纵向的条形图转换成横向的条形图就没什么难度了！

需要设置所有条形在x轴的位置都为0，也就全部从最左侧开始画条形;由于是横向条形图，所以实际上条的宽度显示的是数据大小，将width参数设置成原数据中的语文成绩；bottom控制每个条在y轴方向的起始位置，设置bottom=range（10）设置每个条形在y轴的起始位置各不相同避免有条形重叠；height控制的是每个条在y轴方向上的长度，条形图横向设置后，在y轴上的长度失去了衡量数据的意义，所以直接设置一个常数即可；最后设置条形的方向为横向，即orientation=“horizontal”。

温馨提示：数据和标签一定要匹配，即plt.bar()重点的数据要和plt.yticks()中提取出来的标签一一对应，一旦不匹配，整个图展现的结果就是一个错误的结果！

上述代码生成的条形图如下：

感觉上边这种生成横向条形图的方式有点点绕，和人们的习惯认知有点不大一样，难道画一个横向条形图就非得转变自己的习惯认知这么反人类吗？

当然不是的，实际上有更简单的方法绘制一个横向条形图，之所以没有一开始就直接用这种简单的方法，也是为了让大家体会下条形图参数的灵活设置而已，而且如果比较绕的方法都能理解了，简单的方法理解和运用起来就更没有难度了啊！

不卖关子了，我们来认识下和plt.bar()函数类似的plt.barh()函数。

plt.barh()函数是专门绘制水平条形图的函数，主要的参数有：

y 控制y轴显示的标签来源width 控制横向条形的长度，即用来进行对搏肢比的数据源height 条形的宽度需要设置的参数主要就是这三个，比用plt.bar()函数绘制水平条形图简单了很多，具体代码如下：

效果图：

和用plt.bar()函数绘制的横向条形图一毛一样对不对？以后有需求绘制横向条形图，尽量用plt.barh()函数吧，毕竟它是专门绘制这种类型图的，简单好用。

然而实际工作中对于条形图的需求不只是这些，比如例子中只是对各个学校语文成绩的展示，有时候需要各个学科的成绩同时展现在一幅条形图中，有时候也需要绘制堆积条形图对各学科的成绩以及总成绩进行展示，这些图又该如何绘制呢？其实只要理解了各个参数的含义，绘制这些图也不在话下，至于具体怎么画，且看下回分解啊！

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，我们可以像这样为清谈隐每个子图添加标题：

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)?侍培? ?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)?答厅? ?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可以画出哪些简单图形

一、画一朵花+签名

代码如下：

# -*- coding:utf-8 -*-

#画一朵花+签名

import turtle

turtle.color('red','green')

turtle.pensize(5)

turtle.goto(0,0)

turtle.speed(10)

for i in range(15):

turtle.forward(100)

turtle.right(150)

turtle.up()

turtle.goto(150,-120)

turtle.color('black')

turtle.write("xxx" )

turtle.up()

turtle.goto(160,-140)

turtle.color('black')

turtle.write("2018 年 1 月 10 日" )

turtle.up()

turtle.goto(240,-160)

turtle.color('black')

turtle.write("." )

turtle.done()

二、画五角租纳星脸+签名

代码如下神型闷：

# -*- coding:utf-8 -*-

#画五角星脸+签名

import turtle

turtle.color('red','green')

turtle.pensize(5)

turtle.forward(100)

turtle.right(144)

turtle.forward(100)

turtle.right(144)

turtle.forward(100)

turtle.right(144)

turtle.forward(100)

turtle.right(144)

turtle.forward(100)

turtle.right(144)

turtle.forward(100)

turtle.up()

turtle.goto(150,120)

turtle.down()

turtle.color('游弯red','green')

turtle.forward(50)

turtle.right(144)

turtle.forward(50)

turtle.right(144)

turtle.forward(50)

turtle.right(144)

turtle.forward(50)

turtle.right(144)

turtle.forward(50)

turtle.up()

turtle.goto(-80,90)

turtle.down()

turtle.color('red','green')

turtle.forward(50)

turtle.right(144)

turtle.forward(50)

turtle.right(144)

turtle.forward(50)

turtle.right(144)

turtle.forward(50)

turtle.right(144)

turtle.forward(50)

turtle.up()

turtle.goto(150,-120)

turtle.color('black')

turtle.write("xxx" )

turtle.up()

turtle.goto(160,-140)

turtle.color('black')

turtle.write("2018 年 1 月 7 日" )

turtle.up()

turtle.goto(240,-160)

turtle.color('black')

turtle.write("." )

turtle.done()

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，刻搭闭度标签，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，闹枝州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，每一份的角液蔽度（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

编程python画一个橙子平面,图形怎么画？

下面是一个使用Python语言绘制橙子图形的示例程序：

# 导入 turtle 库

import turtle

# 创建 turtle 实例

t = turtle.Turtle()

# 设置画笔颜宴姿誉册睁色

t.color("orange")

# 绘制橙子形状

t.begin_fill()

t.circle(50)

t.end_fill()

# 绘制晌段下巴

t.penup()

t.goto(-25, -40)

t.pendown()

t.circle(10)

# 绘制眼睛

t.penup()

t.goto(-15, -30)

t.pendown()

t.circle(5)

t.penup()

t.goto(5, -30)

t.pendown()

t.circle(5)

# 绘制鼻子

t.penup()

t.goto(0, -20)

t.pendown()

t.dot(10)

# 绘制嘴巴

t.penup()

t.goto(-15, -20)

t.pendown()

t.seth(330)

t.circle(20, 80)