python 視覺化 散點圖。柱狀圖、等高線
阿新 • • 發佈:2018-12-10
散點圖
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #n個點 n = 1024 #平均值是0,方差是1 X = np.random.normal(0,1,n) Y = np.random.normal(0,1,n) #確定顏色 T = np.arctan2(Y,X) plt.scatter(X,Y,s=75,c=T,alpha=0.5) #plt.scatter(np.arange(5),np.arange(5)) plt.xlim(-1.5,1.5) plt.ylim(-1.5,1.5) #隱藏所有的ticks plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show()
柱狀圖:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #12個柱狀圖 n=12 X = np.arange(n)#x會生成0到11 Y1 = (1-X/float(n))*np.random.uniform(0.5, 1.0, n)#隨機隨機生成0.5到1的數 Y2 = (1-X/float(n))*np.random.uniform(0.5, 1.0, n) plt.bar(X,+Y1,facecolor='#9999ff',edgecolor='white') plt.bar(X,-Y2,facecolor='#ff9999',edgecolor='white') #zip是把X,Y1中的值分別給x和y #plt.text(x位置,y位置,值) for x,y in zip(X,Y1): #ha:horizontal alignment對齊方式 plt.text(x,y+0.05,'%.2f' % y,ha='center',va='bottom') for x,y in zip(X,Y2): #ha:horizontal alignment對齊方式 plt.text(x,-y-0.05,'-%.2f' % y,ha='center',va='top') plt.xlim(-.5,n) plt.xticks(()) plt.ylim(-1.25,1.25) plt.yticks(()) plt.show()
等高線
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #通過x,y計算高度 def f(x,y): return (1-x/2+x**5+y**3)*np.exp(-x**2-y**2) n=256 x=np.linspace(-3,3,n) y=np.linspace(-3,3,n) #把x,y繫結成網格的輸入值 X,Y = np.meshgrid(x,y) # use plt.contourf to filling contours #X,Y and value for (X,Y) point #contour為網格 #8代表分成10部分 #0分成2部分 #plt.cm.cool為冷色調,plt.cm.hot為暖色調,plt.cm.Spectral,plt.cm.hsv,plt.cm.ocean plt.contourf(X,Y,f(X,Y),8,alpha=0.75,cmap=plt.cm.hsv)#畫上顏色 #use plt.contour to add contounlines #畫線,contour為等高線的線 C = plt.contour(X,Y,f(X,Y),8,colors='black',linwidth=.5) #adding label plt.clabel(C,inline=True,fontsize=10) plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show()
影象
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#image data
a = np.array([4.11360827978,3.365348418405,2.423766120134,
3.365248418405,2.39599930621,1.525083754405,
2.423733120134,1.525083754405,0.651536351379]).reshape(3,3)
plt.imshow(a,interpolation='nearest',cmap='bone',origin='upper')
plt.colorbar(shrink=0.9)#shrink壓縮,0.9壓縮90%
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()
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