记录一个写毕设的时候绘制数据图标信息时使用到的小脚本。

1、绘制直方图：

这里绘制了有3个类别的直方图，类别数目不同的时候，注意修改：

① bar_width 每个“柱”的宽度
② plt.bar(x,y,bar_width)中的x，它表示每个“柱”的偏移位置
③ plt.xticks(x+bar_width,tick_label)中的“x+bar_width”，它表示横坐标标签的位置，使它落在一组数据中央。

效果：

结果图

代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import MultipleLocator
import numpy as np

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#设置字体以便支持中文

plt.xlabel("横坐标",fontsize=14) # 横坐标
plt.ylabel("纵坐标",fontsize=14) # 纵坐标
x=np.arange(30)#柱状图在横坐标上的位置

#物理中心距离
y1=[4.26,3.34,3.24,3.85,3.64,3.54,4.19,2.87,4.18,3.39,3.61,4.69,3.11,3.32,3.73,3.47,3.39,4.02,3.43,3.95,4.17,3.76,3.49,3.95,4.20,5.05,3.45,3.49,3.50,3.85]
y2=[4.40,4.28,4.66,4.67,4.68,3.95,4.15,3.85,4.21,3.82,5.02,4.71,4.36,3.88,4.70,4.77,4.46,3.71,4.55,4.58,4.22,4.60,5.05,4.40,5.04,4.08,4.21,4.46,3.78,4.52]
y3=[4.20,4.23,4.24,4.20,4.42,3.75,4.41,4.17,3.73,4.22,4.47,4.76,4.00,4.14,4.02,4.48,4.15,4.64,3.84,3.73,4.50,4.46,4.24,3.94,4.01,4.37,4.00,3.73,4.05,4.15]

bar_width=0.2#设置柱状图的宽度
tick_label=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30]

#绘制并列柱状图
plt.bar(x,y1,bar_width,color='r',label='类A')
plt.bar(x+bar_width,y2,bar_width,color='darkorange',label='类B')
plt.bar(x+bar_width+bar_width,y3,bar_width,color='blue',label='类C')
plt.legend()#显示图例，即A、B、C类

# 设置y轴的刻度间隔，这里设为了0.2
y_major_locator=MultipleLocator(0.2)
ax=plt.gca()
ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)

 # 把y轴数值范围设置在2.8~5.4
# 若要设置x轴，使用plt.xlim((low,high))
plt.ylim((2.8, 5.4)) 

plt.xticks(x+bar_width,tick_label)#显示x坐标轴的标签,即tick_label,调整位置，使其落在两个直方图中间位置
plt.show()

2、折线图

效果图：

代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import MultipleLocator

# 解决中文显示问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False


plt.xlabel("横坐标",fontsize=14) # 横坐标
plt.ylabel("纵坐标",fontsize=14) # 纵坐标

list_x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# 平均重置次数
list1 = [3.74, 3.96, 4.14, 4.37, 4.56, 4.62, 4.61, 4.79, 4.96, 5.05]
list2 = [4.39, 4.46, 4.54, 4.57, 4.74, 4.90, 4.85, 5.28, 5.45, 5.67]
list3 = [4.18, 4.25, 4.27, 4.26, 4.07, 4.07, 4.05, 3.87, 4, 3.9]

plt.plot(list_x, list1,label = "类A")
plt.plot(list_x, list2, label = "类B")
plt.plot(list_x, list3, label = "类C")

#把x轴的刻度间隔设置为1，并存在变量里
x_major_locator=MultipleLocator(1)
#把y轴的刻度间隔设置为0.2，并存在变量里
y_major_locator=MultipleLocator(0.2)
#ax为两条坐标轴的实例
ax=plt.gca()
ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)
ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)

plt.legend()
plt.show()