在使用Python繪製圖表前，我們需要先安裝兩個庫檔案numpy和matplotlib。
Numpy是Python開源的數值計算擴充套件，可用來儲存和處理大型矩陣，比Python自身資料結構要高效；matplotlib是一個Python的影象框架，使用其繪製出來的圖形效果和MATLAB下繪製的圖形類似。
下面我透過一些簡單的程式碼介紹如何使用 Python繪圖。
一、圖形繪製
直方圖
import matplotlib。pyplot as plt
import numpy as np
mu = 100
sigma = 20
x = mu + sigma * np。random。randn（20000） # 樣本數量
plt。hist（x，bins=100，color=‘green’，normed=True） # bins顯示有幾個直方，normed是否對資料進行標準化
plt。show（）
條形圖
import matplotlib。pyplot as plt
import numpy as np
y = ［20，10，30，25，15］
index = np。arange（5）
plt。bar（left=index， height=y， color=‘green’， width=0。5）
plt。show（）
折線圖
import matplotlib。pyplot as plt
import numpy as np
x = np。linspace（-10，10，100）
y = x**3
plt。plot（x，y，linestyle=‘——’，color=‘green’，marker=‘<’）
plt。show（）
散點圖
import matplotlib。pyplot as plt
import numpy as np
x = np。random。randn（1000）
y = x+np。random。randn（1000）*0。5
plt。scatter（x，y，s=5，marker=‘<’） # s表示面積，marker表示圖形
plt。show（）
餅狀圖
import matplotlib。pyplot as plt
import numpy as np
labels = ‘A’，‘B’，‘C’，‘D’
fracs = ［15，30，45，10］
plt。axes（aspect=1） #使x y軸比例相同
explode = ［0，0。05，0，0］ # 突出某一部分割槽域
plt。pie（x=fracs， labels=labels， autopct=‘%。0f%%’， explode=explode） #autopct顯示百分比
plt。show（）
箱形圖
主要用於顯示資料的分散情況。圖形分為上邊緣、上四分位數、中位數、下四分位數、下邊緣。外面的點時異常值
import matplotlib。pyplot as plt
import numpy as np
np。random。seed（100）
data = np。random。normal（size=（1000，4），loc=0，scale=1）
labels = ［‘A’，‘B’，‘C’，‘D’］
plt。boxplot（data，labels=labels）
plt。show（）
二、影象的調整
1、23種點形狀
“。” point “，” pixel “o” circle “v” triangle_down
“^” triangle_up “<” triangle_left “>” triangle_right “1” tri_down
“2” tri_up “3” tri_left “4” tri_right “8” octagon
“s” square “p” pentagon “*” star “h” hexagon1 “H” hexagon2
“+” plus “x” x “D” diamond “d” thin_diamond
2、8種內建預設顏色的縮寫
b：blue g：green r：red c：cyan
m：magenta y：yellow k：black w：white
3、4種線性
- 實線 ——虛線 -。點劃線 ：點線
4、一張圖上繪製子圖
import matplotlib。pyplot as plt
import numpy as np
x=np。arange（1，100）
plt。subplot（221） # 2行2列第1個圖
plt。plot（x，x）
plt。subplot（222）
plt。plot（x，-x）
plt。subplot（223）
plt。plot（x，x*x）
plt。subplot（224）
plt。plot（x，np。log（x））
plt。show（）
5、生成網格
import matplotlib。pyplot as plt
import numpy as np
y=np。arange（1，5）
plt。plot（y，y*2）
plt。grid（True，color=‘g’，linestyle=‘——’，linewidth=‘1’）
plt。show（）
6、生成圖例
import matplotlib。pyplot as plt
import numpy as np
x=np。arange（1，11，1）
plt。plot（x，x*2）
plt。plot（x，x*3）
plt。plot（x，x*4）
plt。legend（［‘Normal’，‘Fast’，‘Faster’］）
plt。show（）
作者：超人Python
出處：Python爬蟲實戰
知乎專欄：Python爬蟲實戰
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