学习目标：

用各种图反应数据区域范围

学习内容：

#1.matplotlib小测试
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import matplotlib.pyplot as plt  #导入可观化库

plt.plot([4,1,4],[2,8,4],[2,8,4],[4,1,4]) 
#给图表拐点坐标赋值 （当为一组数据是默认为y坐标，如果是两组或以上为（x,y）坐标）

plt.savefig('test0',dpi=600)  #保存图表到当前位置
plt.savefig('../picture/test0',dpi=600)  #保存图表到指定位置
plt.axis([1,8,1,10]) #定义xy轴的区域范围
plt.show()   #在窗口显示图表

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#2.matplotlib 综合测试
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([4,1,4],[2,8,4],[2,8,4],[4,1,4])
plt.xlabel('Grade')
plt.ylabel('Course')

plt.savefig('test1',dpi=600)  #保存图表到当前位置
plt.savefig('../picture/test1',dip=600)  #保存图表到指定位置
plt.axis('equal')  #定义xy轴的区域范围
plt.show()   #在窗口显示图表
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#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(0,100,2)
plt.plot(a,-a**2,'ro-',label='a')
plt.plot(a,a**2.5,'gx--',label='b')
plt.plot(a,a**3.5,'y*',label='c')
plt.plot(a,a**2,'bs-',label='d')
plt.plot(a,a*5.5,'mH--',label='e')

plt.savefig('test2', dpi=600)
plt.savefig('../picture/test2',dpi=600)
plt.legend()
plt.show()

'''
#4.多区域绘图
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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('test3',dpi=600)
plt.savefig('../picture/test3',dpi=600)
plt.show()
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#5.饼图绘制
import matplotlib.pyplot as plt
labels='Frogs','Hogs','Dogs','Logs'
sizes=[15,30,45,10]
explode=(0,0.1,0,0)

plt.pie(sizes,explode,labels,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=90)
plt.axis('equal')

plt.savefig('test4',dpi=600)
plt.savefig('../picture/test4',dpi=600)
plt.show()





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#6.条形图绘制
#教材p327
  #绘制2018所到2021年中国大陆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',fontsize=10)
plt.ylabel('数量/亿只',fontproperties='SimHei',fontsize=10)
plt.title('2018年——2021年中国大陆地区口罩生产量',fontproperties='SimHei',fontsize=15)

plt.savefig('test5',dpi=600)
plt.savefig('../picture/test5',dpi=600)
plt.show()

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标签：plot,plt,600,savefig,科学计算,可观,标题,np,dpi
来源： https://blog.csdn.net/m0_62040871/article/details/122287523