各位工程師累了嗎? 推薦一篇可以讓你技術(shù)能力達(dá)到出神入化的網(wǎng)站"持久男"

1.二維繪圖

a. 一維數(shù)據(jù)集

用 Numpy ndarray 作為數(shù)據(jù)傳入 ply

1.

import numpy as np

import matplotlib as mpl

import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(1000)

y = np.random.standard_normal(10)

print "y = %s"% y

x = range(len(y))

print "x=%s"% x

plt.plot(y)

plt.show()

2.操縱坐標(biāo)軸和增加網(wǎng)格及標(biāo)簽的函數(shù)

import numpy as np

import matplotlib as mpl

import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(1000)

y = np.random.standard_normal(10)

plt.plot(y.cumsum())

plt.grid(True) ##增加格點(diǎn)

plt.axis('tight') # 坐標(biāo)軸適應(yīng)數(shù)據(jù)量 axis 設(shè)置坐標(biāo)軸

plt.show()

3.plt.xlim 和 plt.ylim 設(shè)置每個(gè)坐標(biāo)軸的最小值和最大值

#!/etc/bin/python

#coding=utf-8

import numpy as np

import matplotlib as mpl

import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(1000)

y = np.random.standard_normal(20)

plt.plot(y.cumsum())

plt.grid(True) ##增加格點(diǎn)

plt.xlim(-1,20)

plt.ylim(np.min(y.cumsum())- 1, np.max(y.cumsum()) + 1)

plt.show()

4. 添加標(biāo)題和標(biāo)簽 plt.title, plt.xlabe, plt.ylabel 離散點(diǎn), 線

#!/etc/bin/python

#coding=utf-8

import numpy as np

import matplotlib as mpl

import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(1000)

y = np.random.standard_normal(20)

plt.figure(figsize=(7,4)) #畫布大小

plt.plot(y.cumsum(),'b',lw = 1.5) # 藍(lán)色的線

plt.plot(y.cumsum(),'ro') #離散的點(diǎn)

plt.grid(True)

plt.axis('tight')

plt.xlabel('index')

plt.ylabel('value')

plt.title('A simple Plot')

plt.show()

b. 二維數(shù)據(jù)集

np.random.seed(2000)

y = np.random.standard_normal((10, 2)).cumsum(axis=0) #10行2列 在這個(gè)數(shù)組上調(diào)用cumsum 計(jì)算贗本數(shù)據(jù)在0軸(即第一維)上的總和

print y

1.兩個(gè)數(shù)據(jù)集繪圖

#!/etc/bin/python

#coding=utf-8

import numpy as np

import matplotlib as mpl

import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(2000)

y = np.random.standard_normal((10, 2))

plt.figure(figsize=(7,5))

plt.plot(y, lw = 1.5)

plt.plot(y, 'ro')

plt.grid(True)

plt.axis('tight')

plt.xlabel('index')

plt.ylabel('value')

plt.title('A simple plot')

plt.show()

2.添加圖例 plt.legend(loc = 0)

#!/etc/bin/python

#coding=utf-8

import numpy as np

import matplotlib as mpl

import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(2000)

y = np.random.standard_normal((10, 2))

plt.figure(figsize=(7,5))

plt.plot(y[:,0], lw = 1.5,label = '1st')

plt.plot(y[:,1], lw = 1.5, label = '2st')

plt.plot(y, 'ro')

plt.grid(True)

plt.legend(loc = 0) #圖例位置自動(dòng)

plt.axis('tight')

plt.xlabel('index')

plt.ylabel('value')

plt.title('A simple plot')

plt.show()

3.使用2個(gè) Y軸(左右)fig, ax1 = plt.subplots() ax2 = ax1.twinx()

#!/etc/bin/python

#coding=utf-8

import numpy as np

import matplotlib as mpl

import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(2000)

y = np.random.standard_normal((10, 2))

fig, ax1 = plt.subplots() # 關(guān)鍵代碼1 plt first data set using first (left) axis

plt.plot(y[:,0], lw = 1.5,label = '1st')

plt.plot(y[:,0], 'ro')

plt.grid(True)

plt.legend(loc = 0) #圖例位置自動(dòng)

plt.axis('tight')

plt.xlabel('index')

plt.ylabel('value')

plt.title('A simple plot')

ax2 = ax1.twinx() #關(guān)鍵代碼2 plt second data set using second(right) axis

plt.plot(y[:,1],'g', lw = 1.5, label = '2nd')

plt.plot(y[:,1], 'ro')

plt.legend(loc = 0)

plt.ylabel('value 2nd')

plt.show()

4.使用兩個(gè)子圖(上下,左右)plt.subplot(211)

通過使用 plt.subplots 函數(shù),可以直接訪問底層繪圖對象,例如可以用它生成和第一個(gè)子圖共享 x 軸的第二個(gè)子圖.

#!/etc/bin/python

#coding=utf-8

import numpy as np

import matplotlib as mpl

import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(2000)

y = np.random.standard_normal((10, 2))

plt.figure(figsize=(7,5))

plt.subplot(211) #兩行一列,第一個(gè)圖

plt.plot(y[:,0], lw = 1.5,label = '1st')

plt.plot(y[:,0], 'ro')

plt.grid(True)

plt.legend(loc = 0) #圖例位置自動(dòng)

plt.axis('tight')

plt.ylabel('value')

plt.title('A simple plot')

plt.subplot(212) #兩行一列.第二個(gè)圖

plt.plot(y[:,1],'g', lw = 1.5, label = '2nd')

plt.plot(y[:,1], 'ro')

plt.grid(True)

plt.legend(loc = 0)

plt.xlabel('index')

plt.ylabel('value 2nd')

plt.axis('tight')

plt.show()

5.左右子圖

有時(shí)候,選擇兩個(gè)不同的圖標(biāo)類型來可視化數(shù)據(jù)可能是必要的或者是理想的.利用子圖方法:

#!/etc/bin/python

#coding=utf-8

import numpy as np

import matplotlib as mpl

import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(2000)

y = np.random.standard_normal((10, 2))

plt.figure(figsize=(10,5))

plt.subplot(121) #兩行一列,第一個(gè)圖

plt.plot(y[:,0], lw = 1.5,label = '1st')

plt.plot(y[:,0], 'ro')

plt.grid(True)

plt.legend(loc = 0) #圖例位置自動(dòng)

plt.axis('tight')

plt.xlabel('index')

plt.ylabel('value')

plt.title('1st Data Set')

plt.subplot(122)

plt.bar(np.arange(len(y)), y[:,1],width=0.5, color='g',label = '2nc')

plt.grid(True)

plt.legend(loc=0)

plt.axis('tight')

plt.xlabel('index')

plt.title('2nd Data Set')

plt.show()

c.其他繪圖樣式,散點(diǎn)圖,直方圖等

1.散點(diǎn)圖

#!/etc/bin/python

#coding=utf-8

import numpy as np

import matplotlib as mpl

import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(2000)

y = np.random.standard_normal((1000, 2))

plt.figure(figsize=(7,5))

plt.scatter(y[:,0],y[:,1],marker='o')

plt.grid(True)

plt.xlabel('1st')

plt.ylabel('2nd')

plt.title('Scatter Plot')

plt.show()

2.直方圖 plt.hist

#!/etc/bin/python

#coding=utf-8

import numpy as np

import matplotlib as mpl

import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(2000)

y = np.random.standard_normal((1000, 2))

plt.figure(figsize=(7,5))

plt.hist(y,label=['1st','2nd'],bins=25)

plt.grid(True)

plt.xlabel('value')

plt.ylabel('frequency')

plt.title('Histogram')

plt.show()

3.直方圖 同一個(gè)圖中堆疊

#!/etc/bin/python

#coding=utf-8

import numpy as np

import matplotlib as mpl

import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(2000)

y = np.random.standard_normal((1000, 2))

plt.figure(figsize=(7,5))

plt.hist(y,label=['1st','2nd'],color=['b','g'],stacked=True,bins=20)

plt.grid(True)

plt.xlabel('value')

plt.ylabel('frequency')

plt.title('Histogram')

plt.show()

4.箱型圖 boxplot

#!/etc/bin/python

#coding=utf-8

import numpy as np

import matplotlib as mpl

import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(2000)

y = np.random.standard_normal((1000, 2))

fig, ax = plt.subplots(figsize=(7,4))

plt.boxplot(y)

plt.grid(True)

plt.setp(ax,xticklabels=['1st' , '2nd'])

plt.xlabel('value')

plt.ylabel('frequency')

plt.title('Histogram')

plt.show()

5.繪制函數(shù)

from matplotlib.patches import Polygon

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

#1. 定義積分函數(shù)

def func(x):

return 0.5 * np.exp(x)+1

#2.定義積分區(qū)間

a,b = 0.5, 1.5

x = np.linspace(0, 2 )

y = func(x)

#3.繪制函數(shù)圖形

fig, ax = plt.subplots(figsize=(7,5))

plt.plot(x,y, 'b',linewidth=2)

plt.ylim(ymin=0)

#4.核心， 我們使用Polygon函數(shù)生成陰影部分，表示積分面積：

Ix = np.linspace(a,b)

Iy = func(Ix)

verts = [(a,0)] + list(zip(Ix, Iy))+[(b,0)]

poly = Polygon(verts,facecolor='0.7',edgecolor = '0.5')

ax.add_patch(poly)

#5.用plt.text和plt.figtext在圖表上添加數(shù)學(xué)公式和一些坐標(biāo)軸標(biāo)簽。

plt.text(0.5 *(a+b),1,r"$\int_a^b f(x)\mathrmozvdkddzhkzdx$", horizontalalignment ='center',fontsize=20)

plt.figtext(0.9, 0.075,'$x$')

plt.figtext(0.075, 0.9, '$f(x)$')

#6. 分別設(shè)置x,y刻度標(biāo)簽的位置。

ax.set_xticks((a,b))

ax.set_xticklabels(('$a$','$b$'))

ax.set_yticks([func(a),func(b)])

ax.set_yticklabels(('$f(a)$','$f(b)$'))

plt.grid(True)

2.金融學(xué)圖表 matplotlib.finance

1.燭柱圖 candlestick

#!/etc/bin/python

#coding=utf-8

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.finance as mpf

start = (2014, 5,1)

end = (2014, 7,1)

quotes = mpf.quotes_historical_yahoo('^GDAXI',start,end)

# print quotes[:2]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,5))

fig.subplots_adjust(bottom = 0.2)

mpf.candlestick(ax, quotes, width=0.6, colorup='b',colordown='r')

plt.grid(True)

ax.xaxis_date() #x軸上的日期

ax.autoscale_view()

plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(),rotation=30) #日期傾斜

plt.show()

2. plot_day_summary

該函數(shù)提供了一個(gè)相當(dāng)類似的圖標(biāo)類型,使用方法和 candlestick 函數(shù)相同,使用類似的參數(shù). 這里開盤價(jià)和收盤價(jià)不是由彩色矩形表示,而是由兩條短水平線表示.

#!/etc/bin/python

#coding=utf-8

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.finance as mpf

start = (2014, 5,1)

end = (2014, 7,1)

quotes = mpf.quotes_historical_yahoo('^GDAXI',start,end)

# print quotes[:2]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,5))

fig.subplots_adjust(bottom = 0.2)

mpf.plot_day_summary(ax, quotes, colorup='b',colordown='r')

plt.grid(True)

ax.xaxis_date() #x軸上的日期

ax.autoscale_view()

plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(),rotation=30) #日期傾斜

plt.show()

3.股價(jià)數(shù)據(jù)和成交量

#!/etc/bin/python

#coding=utf-8

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

import matplotlib.finance as mpf

start = (2014, 5,1)

end = (2014, 7,1)

quotes = mpf.quotes_historical_yahoo('^GDAXI',start,end)

# print quotes[:2]

quotes = np.array(quotes)

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, sharex=True, figsize=(8,6))

mpf.candlestick(ax1, quotes, width=0.6,colorup='b',colordown='r')

ax1.set_title('Yahoo Inc.')

ax1.set_ylabel('index level')

ax1.grid(True)

ax1.xaxis_date()

plt.bar(quotes[:,0] - 0.25, quotes[:, 5], width=0.5)

ax2.set_ylabel('volume')

ax2.grid(True)

ax2.autoscale_view()

plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(),rotation=30)

plt.show()

3.3D 繪圖

#!/etc/bin/python

#coding=utf-8

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

stike = np.linspace(50, 150, 24)

ttm = np.linspace(0.5, 2.5, 24)

stike, ttm = np.meshgrid(stike, ttm)

print stike[:2]

iv = (stike - 100) ** 2 / (100 * stike) /ttm

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure(figsize=(9,6))

ax = fig.gca(projection='3d')

surf = ax.plot_surface(stike, ttm, iv, rstride=2, cstride=2, cmap=plt.cm.coolwarm, linewidth=0.5, antialiased=True)

ax.set_xlabel('strike')

ax.set_ylabel('time-to-maturity')

ax.set_zlabel('implied volatility')

plt.show()

到此這篇關(guān)于Python繪圖之二維圖與三維圖詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python繪圖內(nèi)容請搜索python博客以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持python博客！

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python二维图颜色函数_Python绘图之二维图与三维图详解的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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