# -*- coding: utf-8 -*-
#1.matplotlib小测试
import matplotlib.pyplot as plt #导入绘图第三方案
plt.plot([4,1.4,4,3.5,2],[1,1,5,-5.5,2],[1,1,5,-5.5,2],[4,1.4,4,3.5,2]) #给图形拐点坐标赋值,并绘制2D图形
plt.savefig('test1',dpi=600) #存储图形文件
plt.savefig('../picture/test1',dpi=600)
plt.axis([0,6,-8,8]) #表示坐标轴上的极限点
plt.show() #展示图形内容
#2.matplotlib综合测试
import matplotlib.pyplot as plt #导入绘图第三方案
plt.plot([4,1,4,3,2],[1,1,5,-5,2],[1,1,5,-5,2],[4,1,4,3,2]) #给图形拐点坐标赋值,并绘制2D图形
plt.xlabel('Grade')
plt.ylabel('Course')
plt.savefig('test2',dpi=600) #存储图形文件
plt.savefig('../picture/test2',dpi=600)
plt.axis('equel') #表示坐标轴上的极限点
plt.show() #展示图形内容
#3.同一绘图区域绘制多图
import numpy as np #导入科学计算库
import matplotlib.pyplot as plt
a=np.arange(10)
y=np.sin(a)
plt.plot(a,a*8.5,a,a*5.5,'ro-',label='a')
plt.plot(a,a*9.5,'gx--',label='b')
plt.plot(a,a*5.5,'y*',label='c')
plt.plot(a,a*7.5,'bs-',label='d')
plt.plot(a,a*6.5,'mH--',label='e')
plt.plot(x,y)
plt.savefig('test3',dpi=600)
plt.savefig('../picture/test3',dpi=600)
plt.legend()
plt.show()
#4.多区域绘图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def f(t):
return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t)
a=np.arange(0,5,0.02)
plt.subplot(322)
plt.plot(a,f(a))
plt.subplot(323)
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'-.',color='r')
plt.subplot(324)
plt.plot(a,np.sin(2*np.pi*a),'--',color='g')
plt.subplot(325)
plt.plot(a,np.tan(2*np.pi*a),':',color='m')
plt.savefig('test4',dpi=600)
plt.savefig('../picture/test4',dpi=600)
plt.show()
#5.饼图绘制
import matplotlib.pyplot as plt
labels='Frogs','Hogs','Dog','Logs'
sizes=[15,30,45,10]
explode=(0.1,0.2,0.3,0.4)
plt.pie(sizes,explode,labels,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=90)
plt.axis('equal')
plt.show()
#6.条形图绘制
#教材p327
#绘制2018所到2021年中国大陆地区生产口罩总量的条形图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
datearr=['2018Y','2019Y','2020Y','2021Y']
num_masks=np.asarray([45.4,50,62.2,77])
plt.bar(datearr,num_masks,width=0.3)
plt.xlabel('2018年--2021年',fontproperties='SimHei',fotsize=10)
plt.xlabel('数量/亿只',fontproperties='SimHei',fotsize=10)
plt.xlabel('2018年——2021年中国大陆地区口罩生产量',fontproperties='SimHei',fotsize=15)
plt.savefig('test5',dpi=600)
plt.savefig('../picture/test5',dpi=600)
plt.show()