Python函数绘图与高等代数互融实例(一):正弦函数与余弦函数
Python函数绘图与高等代数互融实例(二):闪点函数
Python函数绘图与高等代数互融实例(三):设置X|Y轴|网格线
Python函数绘图与高等代数互融实例(四):设置X|Y轴参考线|参考区域
Python函数绘图与高等代数互融实例(五): 则线图综合案例
Python函数绘图与高等代数互融实例(六): 条形图|直方图|饼状图
Python函数绘图与高等代数互融实例(七): 极限图|散点气泡图
Python函数绘图与高等代数互融实例(八):箱线图|误差棒图|堆积图
一: 绘制箱线图
# -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ''' 函数功能:绘制箱线图 调用签名:plt.boxplot(x) 参数说明: x:绘制箱线图的输入数据 ''' # 设置中文显示字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False x = np.random.randn(1000) # 箱线图 plt.boxplot(x) plt.xticks([1], ["随机数生成器AlphaRM"]) plt.ylabel("随机数值") plt.title("随机数生成器抗干扰能力的稳定性") plt.grid(axis="y", ls=":", lw=1, color="gray", alpha=0.4) plt.show()
二: 绘制箱线图运行效果
三: 绘制误差棒图
# -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ''' 函数功能:绘制X|Y轴方向的误差范围 调用签名:plt.errorbar(x, y, fmt="bo:", yerr=0.2, xerr=0.02) 参数说明: x:数据点的水平位置 y:数据点的垂直位置 yerr:y轴方向的数据点的误差计算方法 xerr:x轴方向的数据点的误差计算方法 ''' # 设置中文显示字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False x = np.linspace(0.1, 0.6, 6) y = np.exp(x) plt.errorbar(x, y, fmt="bo:", yerr=0.2, xerr=0.02) plt.xlim(0, 0.7) plt.title("误差棒图实例") plt.xlabel("X轴方向的误差范围") plt.ylabel("Y轴方向的误差范围") plt.show()
四: 绘制误差棒图运行效果
五: 绘制堆积图柱状图
# -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt ''' 堆积柱状图: 将函数bar()的参数bottom的取值设置为列表y,列表y1 = [2, 6, 3, 8, 5, 9, 3, 9, 2, 9]代表试卷的另一套试卷的份数 ,函数bar(x,y1,bottom=y,color="r")就会输出堆积柱状图 ''' # 设置中文显示字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 一些简单的数据 x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] y = [6, 10, 4, 5, 1, 14, 2, 6, 13, 3] y1 = [2, 6, 3, 8, 5, 9, 3, 9, 2, 9] # 创建柱状图 plt.bar(x, y, align="center", color="#66c2a5", tick_label=["A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J"], label="班级A") # bottom=y 表示y是在y1的下方堆叠 plt.bar(x, y1, align="center", bottom=y, color="#8da0cb", label="班级B") # 设置x|y轴的标签文本 plt.xlabel("测试难度等级") plt.ylabel("试卷份数") plt.legend() # label="班级B" 显示图例 plt.title("试卷难度与份数堆积图实例") plt.show()