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一、安装 matplotlib 库

二、代码

三、图形结果

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一、安装 matplotlib 库

利用Python画图需要先安装绘图库——matplotlib，在创建好项目后，在终端输入pip install matplotlib，按回车键之后就会自动安装，下方实时刷新显示安装进度，待重新显示文件路径时，即表示安装完成。

注：安装需联网！！！

二、代码实例

1、创建Python文件

鼠标右击项目文件，选择“新建”→“Python文件”，输入文件名即可，如下图

2、绘制折线图

代码如下：

# ------  折线图
import matplotlib.pyplot as plt
x_values = [1, 2, 3, 4, 5]    # x值
y_values = [1, 4, 9, 16, 25]  # Y值
plt.plot(x_values, y_values, linewidth=1)  # 画图 x,y,线宽
plt.title("Line chart", fontsize=16)     # 标题，字体大小
plt.xlabel("X", fontsize=12)         # X轴标签，字体大小
plt.ylabel("Y", fontsize=12)   # Y轴标签，字体大小
plt.tick_params(axis='both', labelsize=9)  # 设置刻度标记大小，哪个轴，标签字体大小
plt.show()    # 画图

注：1）matplotlib库引用后才可以画图

       2）X、Y数组自行设置，数目相同即可

       3）标签等不可出现中文（设置中文需额外设定）

       4）plt.show() 用于图形显示，不写则无法显示图形

3、绘制柱状图（并列）

代码如下：

# ------  柱状图——并列
import matplotlib.pyplot as plt
name_list = ['box1', 'box2', 'box3', 'box4']  # X轴标签
num_list = [1.5, 0.6, 7.8, 6]
num_list1 = [1, 2, 3, 1]
x = list(range(len(num_list)))  # X轴坐标值/范围
total_width, n = 0.8, 2
width = total_width/n  # 宽度
plt.bar(x, num_list, width=width, label='apple', fc='b')  # X，Y数据组，宽度，标签名，颜色
for i in range(len(x)):
    x[i] = x[i]+width
plt.bar(x, num_list1, width=width, label='orange', fc='r')
plt.legend()  # 显示标签
plt.show()

3、绘制饼图

代码如下：

# ------  饼图
import matplotlib.pyplot as plt
labels = ['p1', 'p2', 'p3', 'p4', 'p5', 'p6']  # 标签名
X = [222, 42, 455, 664, 454, 334]  # 数据
fig = plt.figure()
plt.pie(X, labels=labels, autopct='%1.2f%%')  # 数据，标签，百分数显示保留两位小数
plt.title("Pie chart")
plt.show()

4、直方图

代码如下：

# ------  直方图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib
# 设置matplotlib正常显示中文和负号
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用黑体显示中文
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 正常显示负号
data = np.random.randn(10000)  # 随机生成（10000），服从正态分的布数据
# data——必选参数，绘制数据
# bins——直方图长条形状数目，可选项，默认为10
# facecolor——长条颜色
# edgecolor——长条边框颜色
# alpha——透明度
# width——条形的宽度
plt.hist(data, bins=40, facecolor="blue", edgecolor="black", alpha=0.7)
plt.xlabel("区间")  # X轴标签
plt.ylabel("频率")  # Y轴标签
plt.title("频率分布直方图")  # 标题
plt.show()

5、散点图

代码如下：

# ------ 散点图
import matplotlib.pyplot as plt
x = [151, 137, 95, 156, 193, 58, 133, 120, 167, 110, 96, 22, 60, 88, 177, 200]
y = [54, 55, 66, 91, 101, 104, 150, 118, 136, 149, 174, 184, 193, 198, 202, 200]
plt.scatter(x, y, c='r')  # x,y值，点颜色
plt.show()

三、图形结果

各部分运行图形如下：

 

 

说明：1）如果没有安装matplotlib库，会报错；

           2）每一部分代码都是独立的，可以直接运行。

最近学习Python，以上为我了解到的一些简单图形的画法，分享一下~