Matplotlib是一个Python 2D绘图库， 只需几行代码即可生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。 有关示例，请参阅示例图和缩
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
class TestPlot(object):
def __init__(self,plt):
self.plt = plt
#定义内部属性
# 解决中文乱码问题（第二种）
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
#指定编码
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #定义面积图方法(*********************************************) def my_area(self):
#定义日期区间
data = ['2019-03-01','2019-03-02','2019-03-03','2019-03-04','2019-03-05']
#定义数据
#收入
earn = [166,155,355,422,622]
#支出
pay = [[16,30,25,46,20],[10,15,20,144,122]]
#将数据传入方法
self.plt.stackplot(data,earn,pay,colors=['green','yellow','orange'])
#生成图例
self.plt.plot([],[],color='green',label="收入")
self.plt.plot([],[],color='yellow',label="午餐")
self.plt.plot([],[],color='orange',label="晚餐")
#设置标题
self.plt.title("面积图样例")
self.plt.legend()
self.plt.show()
#定义柱状图(*********************************************)
def my_bar(self):
my_plt = self.plt
GDP = [12404.1,13396.222,5335.22,5223.22]
my_plt.bar(["北京",'上海','深圳','重庆'],GDP,align='center',color="lime",alpha=0.8)
my_plt.ylabel("生产总值")
#添加标题
my_plt.title("直辖市GDP")
#刻度范围
my_plt.ylim([5000,15000])
my_plt.show()
#定义饼图(*********************************************)
def my_pie(self):
my_plt = self.plt
beijing = [17,22,23,46]
#定义标签
label = ['2-3年','3-4年','4-5年','五年以上']
color = ['red','green','blue','purple']
#将数值最大的突出展示
indic = []
#使用enumerate方法来添加索引
for index,i in enumerate(beijing):
if i == max(beijing):
indic.append(0.5)
elif index == 1:
indic.append(0.2)
else:
indic.append(0)
# for i in beijing:
# if i == max(beijing):
# indic.append(0.1)
# else:
# indic.append(0)
#将数据传入 ，数据，标签，颜色，角度，阴影，突出显示
my_plt.pie(
beijing,
labels= label,
colors = color,
startangle=90,
shadow = True,
explode = tuple(indic),
#格式化数字
autopct = "%1.1f%%"
)
# 设置标题
my_plt.title("饼图实例-统计北京程序员工龄占比")
my_plt.show()
##曲线图走势图(*********************************************)
def my_line(self):
my_line= self.plt
# #设置本机字体(第一种)
# font = FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf',size=15)
#定制数据
x1 = ['2019-03-01','2019-03-02','2019-03-03','2019-03-04','2019-03-05','2019-03-06']
y1 = [0,6,9,5,3,2]
y2 = [10,12,16,12,16,17]
#填充数据
my_line.plot(x1,y1,label='temperature')
my_line.plot(x1,y2,label='water')
#设置标题
# my_line.title("趋势图",FontProperties=font)
my_line.title("趋势图")
# #显示图例
my_line.legend()
my_line.show()
#点状图(*********************************************)
def my_dot(self):
my_dot = self.plt
x = list(range(101))
y = [xvalue * np.random.rand() for xvalue in x]
#填充数据 s 点的大小和粗细 c 颜色
my_dot.scatter(x,y,s=20,c='lime')
#绘图
my_dot.show()
# 定义横向条形图(*********************************************)
def my_barh(self):
my_plt = self.plt
#定义价格
price = [40,32.8,20,19.6]
#将数据传入
my_plt.barh(range(4),price,align="center",color="red",alpha=0.5)
#设置标签
my_plt.xlabel('价格')
#将数据传入y轴
my_plt.yticks(range(4),['红楼梦','三国演义','西游记','水浒传'])
#设置上下限
my_plt.xlim([10,60])
#设置标题
my_plt.title("四大名著")
#绘制
my_plt.show() if __name__ == "__main__":
testplot = TestPlot(plt)
# testplot.my_area()
# testplot.my_bar()
# testplot.my_pie()
# testplot.my_line()
# testplot.my_dot()
# testplot.my_barh() # # Matplot 生成子图（一个图中两个子图）
# #第一组数据
# x1 = list(range(5))
# y1 = list(map(lambda x:x**2,x1))
# #第二组数据
# x2 = list(range(4,10))
# y2 = list(map(lambda x:x**2/2,x2)) # ##做第一幅图 2*1矩阵
# ax1 = plt.subplot(121)
# #传入数据
# ax1.plot(x1,y1)
# ax2 = plt.subplot(122)
# ax2.plot(x2,y2)
# # #删除字图
# # plt.delaxes(ax2)
# # #增加字图
# # plt.subplot(ax2)
# plt.show() #画散点图 # df = pd.read_excel('tips.xlsx','sheet1')
# df.plot(kind='hist',x='tip',y='total_bill',color='lime',label='bill_tip')
# plt.title("heelo")
# plt.show()
略图库。