python绘制图形

　  python能快速解决日常工作中的小任务，比如数据展示。

　　python做数据展示，主要用到matplotlib库，使用简单的代码，就可以很方便的绘制折线图、柱状图等。使用Java等，可能还需要配合html来进行展示，十分繁琐。

绘制的图形举例如下：

     

各种平面图的绘制代码：

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 File Name：   draw
 Author：      tim
 Date：        2018/8/15 16:47
 Description： 图形绘制。十分有用，对于工作中实验性的项目，可以快速展示效果。如果使用java，还需要配合前端展示。
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 import matplotlib.pyplot as plt
 import numpy as np  # 模块取别名

 # 直方图
 def draw_hist():
     mu = 100
     sigma = 20

     x = mu + sigma * np.random.randn(20000)  # 样本数量
     plt.hist(x, bins=100, color='green', normed=True)  # bins：显示有几个直方，normed是否对数据进行标准化

     plt._show()

 # 条形图
 def draw_bar():
     y = [20, 10, 30, 25, 15]  # Y轴数据
     index = np.arange(5)  # X轴数据，也可以是index = [0,5]

     plt.bar(left=index, height=y, color='blue', width=0.5)
     plt.show()

 # 折线图
 def draw_plot():
     x = np.linspace(-10, 10, 100)  # -10到10，100个点
     y = x ** 3  # x的3次幂

     plt.plot(x, y, linestyle='--', color='orange', marker='<')
     plt.xlabel('X')
     plt.ylabel('Y')

     plt.show()

 # 散点图
 def draw_scatter():
     x = np.random.randn(1000)
     y = x + np.random.randn(1000) * 0.5

     plt.scatter(x, y, s=5, marker='<')  # s表示面积，marker表示图形
     plt.show()

 # 饼状图
 def draw_pie():
     labels = 'A', 'B', 'C', 'D'  # 4个模块
     fracs = [15, 30, 45, 10]  # 每个模块占比例

     plt.axes(aspect=1)  # 使x、y轴比例相同
     explode = [0, 0.5, 0, 0]  # 突出某一部分区域

     plt.pie(x=fracs, labels=labels, autopct='%.0f%%', explode=explode)  # autopct显示百分比
     plt.show()

 # 带图例
 def draw_with_legend():
     x = np.arange(1, 11, 1)  # x轴坐标，1开始，11结束，步长为1

     plt.plot(x, x * 2)  # 第一条线，x,y坐标
     plt.plot(x, x * 3)
     plt.plot(x, x * 4)

     plt.legend(['Normal', 'Fast', 'Faster'])  # 设置图例，与上面的线对应
     plt.grid(True, color='green', linestyle='--', linewidth=1)  # 绘制网格

     plt.show()

 # start
 if __name__ == '__main__':
     # draw_hist()
     # draw_bar()
     draw_plot()
     # draw_scatter()
     # draw_pie()
     # draw_with_legend()

3D图的绘制代码：

 '''
 File Name：   draw_3d
 Author：      tim
 Date：        2018/8/15 18:42
 Description： 3D绘图
 '''

 import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt
 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

 # 3D 绘制
 def draw_3D():
     fig = plt.figure()  # 定义一个窗口
     ax = Axes3D(fig)  # 绘制3D坐标

     # 设置x、y、z的值
     x = np.arange(-4, 4, 0.25)
     y = np.arange(-4, 4, 0.25)
     x, y = np.meshgrid(x, y)  # x-y 平面的网格

     r = np.sqrt(x ** 2 + y ** 2)
     z = np.sin(r)  # z值

     # 做出一个三维曲面，并将一个 colormap rainbow 填充颜色，之后将三维图像投影到 XY 平面上做一个等高线图
     # rstride 和 cstride 分别代表 row 和 column 的跨度。
     ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt.get_cmap('rainbow'))

     # 添加 XY 平面的等高线
     ax.contourf(x, y, z, zdir='z', offset=-2, cmap=plt.get_cmap('rainbow'))

     ax.set_zlim(-2, 2)
     plt.show()  # 展示

 # start
 if __name__ == '__main__':
     draw_3D()