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代码与注释
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.figure(figsize=(9,6)) n = 8 X = np.arange(n)+1 #X是1,2,3,4,5,6,7,8,柱的个数 # numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None), normal #uniform均匀分布的随机数,normal是正态分布的随机数,0.5-1均匀分布的数,一共有n个 Y1 = np.random.uniform(0.5,1.0,n) Y2 = np.random.uniform(0.5,1.0,n) plt.bar(X,Y1,width = 0.35,facecolor = 'lightskyblue',edgecolor = 'white') #width:柱的宽度 plt.bar(X+0.35,Y2,width = 0.35,facecolor = 'yellowgreen',edgecolor = 'white') #水平柱状图plt.barh,属性中宽度width变成了高度height #打两组数据时用+ #facecolor柱状图里填充的颜色 #edgecolor是边框的颜色 #想把一组数据打到下边,在数据前使用负号 #plt.bar(X, -Y2, width=width, facecolor='#ff9999', edgecolor='white') #给图加text for x,y in zip(X,Y1): plt.text(x+0.3, y+0.05, '%.2f' % y, ha='center', va= 'bottom') for x,y in zip(X,Y2): plt.text(x+0.6, y+0.05, '%.2f' % y, ha='center', va= 'bottom') plt.ylim(0,+1.25) plt.show()
结果
散点图(plt.scatter)
代码与注释
plt.figure(figsize=(9,6)) n=1000 #rand 均匀分布和 randn高斯分布 x=np.random.randn(1,n) y=np.random.randn(1,n) T=np.arctan2(x,y) plt.scatter(x,y,c=T,s=25,alpha=0.4,marker='o') #T:散点的颜色 #s:散点的大小 #alpha:是透明程度 plt.show()
结果
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