python可视化可使用Matplotlib库

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

import seaborn as seb

%matplotlib inline   #使图可以在ipython notebook 中显示，否则要加plt.show()

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']     #用来正常显示中文标签

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False    #用来正常显示负号

x=np.linspace(0,2*np.pi,100)

y=np.sin(x)

plt.plot(x,y)

Bar chart  柱状图

x=[5,20,30,45,60]

plt.bar(range(len(x)),x)   #竖着的

plt.barh(range(len(x)),x)   #横着的

data=np.random.randint(50,size=(3,5))

x=np.range(5)

plt.bar(x+0.00,data[0],color='b',width='0.25')

plt.bar(x+0.25,data[1],color='r',width='0.25')

plt.bar(x+0.5,data[2],color='y',width='0.25')

#叠加图

plt.bar(x,data[0],color='r')

plt.bar(x,data[1],color='b',bottom=data[0])

plt.bar(x,data[2],color='y',bottom=data[0]+data[1])

散点图

x=np.random.rand(1000,2)  #通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值

plt.scatter(x[:,0],x[:,1])

直方图

x=np.random.randn(1000)

plt.hist(x,bins=20)

箱线图

data=np.random.randn(100,5)

plt.boxplot(data)

plt.barh(range(len(x)),x，color='b',label='Blue')

plt.title("My Barchat")

plt.xlable("Counts")

plt.ylable("Bins")

plt.text(30,2,'Third bar')

plt.legend(loc=0)

组合多个图形

方法一：

T=np.linspace(-np.pi,np.pi,1024)

grid_size=(4,2)  #格子大小

plt.subplot2grid(grid_size,(0,0),rowspan=3,colspan=1)  #从（0，0）开始，占3行1列

plt.plot(np.sin(2*T),np.cos(0.5*T),c='k')

plt.subplot2grid(grid_size,(0,1),rowspan=3,colspan=1)  #从（0，0）开始，占3行1列

plt.plot(np.sin(2*T),np.cos(0.5*T),c='r')

plt.subplot2grid(grid_size,(3,0),rowspan=1,colspan=2)  #从（0，0）开始，占3行1列

plt.plot(np.sin(2*T),np.cos(0.5*T),c='y')

plt.tight_layout()    #图之间不会遮住

方法二：

f,arr=plt.subplots(2,2)  #开辟一个2*2的空间

arr[0,0].plot(data[0],data[1])

arr[0,0].set_title("Figure1")

方法三：

fig=plt.figure()

ax1=fig.add_subplot(221)  #隔成2行2列，第一块

ax1.scatter(data[0],data[1])

ax3=fig.add_subplot(223) 

ax3.plot(data[0],data[2])

更详细的可视化教程如下：https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/78508819