簡(jiǎn)單說(shuō)下圖形選擇啦,通常我們最常用的圖形是折線圖、扇形圖、條形圖,它們的功能簡(jiǎn)單概括為:

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折線圖:表示變化情況;
扇形圖:表示各類別的分布占比情況;
條形圖:表示具體數(shù)值;
接下來(lái)要說(shuō)的直方圖是以條形圖的形式展現(xiàn)的,在統(tǒng)計(jì)學(xué)中, 直方圖 (英語(yǔ):Histogram)是一種對(duì)數(shù)據(jù)分布情況的圖形表示。
以下展示了python畫(huà)直方圖的幾種方式,這里涉及到了3個(gè)包:matplotlib、pandas、seanborn。
1、使用 matplotlib.pyplot.hist 函數(shù)(本文主要講解該方法畫(huà)直方圖)
2、使用 pandas.DataFrame.plot.hist 函數(shù)
3、使用 pandas.DataFrame.hist 函數(shù)
4、使用 seaborn.distplot 函數(shù)
以下為 matplotlib.pyplot.hist 函數(shù)介紹:
參數(shù):
返回值:
模擬真實(shí)場(chǎng)景:我們通過(guò)分析打分,給1000個(gè)客戶進(jìn)行了排名,排名越靠前,說(shuō)明客戶越優(yōu)異,為了找到特定的200個(gè)客戶的排名處于這1000個(gè)客戶中的位置,使用了直方圖對(duì)比的方式。以下使用的數(shù)據(jù)是為模擬場(chǎng)景,隨機(jī)出來(lái)的結(jié)果排名比較靠后,所以這些客戶質(zhì)量并不高:
hist:
matplotlib中文亂碼:
使用turtle實(shí)現(xiàn)正方形的繪制,定義形參n為正方形的邊長(zhǎng)。具體代碼如下,望采納。
python繪制正方形
第一步,打開(kāi)python語(yǔ)言命令窗口,聲明一個(gè)函數(shù)print_color,調(diào)用range遍歷,打印星號(hào),如下圖所示:
第二步,接著調(diào)用第一步中的函數(shù),然后查看打印結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)生成一個(gè)三角形,如下圖所示:
第三步,再次定義一個(gè)函數(shù)four_tu,利用循環(huán)生成星號(hào),注意查看函數(shù)生成的圖形。
第四步,調(diào)用上述步驟中定義的函數(shù),然后查看打印圖形組合的形狀。
第五步,如果在定義的函數(shù)內(nèi),多次調(diào)用print()方法打印星號(hào),會(huì)是什么樣的結(jié)果呢。
第六步,在后續(xù)步驟中,調(diào)用函數(shù)打印結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)生成一個(gè)不規(guī)則的圖形。
pre
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Polygon
def func(x):
return -(x-2)*(x-8)+40
x=np.linspace(0,10)
y=func(x)
fig,ax = plt.subplots()
plt.plot(x,y,'r',linewidth=2)
plt.ylim(ymin=20)
a=2
b=9
ax.set_xticks([a,b])
ax.set_xticklabels(['$a$','$b$'])
ax.set_yticks([])
plt.figtext(0.9,0.05,'$x$')
plt.figtext(0.1,0.9,'$y$')
ix=np.linspace(a,b)
iy=func(ix)
ixy=zip(ix,iy)
verts=[(a,0)]+list(ixy)+[(b,0)]
poly = Polygon(verts,facecolor='0.9',edgecolor='0.5')
ax.add_patch(poly)
x_math=(a+b)*0.5
y_math=35
plt.text(x_math,y_math,r"$\int_a^b(-(x-2)*(x-8)+40)dx$",horizontalalignment='center',size=12)
plt.show()
/pre
不寫(xiě)出y=f(x)這樣的表達(dá)式,由隱函數(shù)的等式直接繪制圖像,以x2+y2+xy=1的圖像為例,使用sympy間接調(diào)用matplotlib工具的代碼和該二次曲線圖像如下(注意python里的乘冪符號(hào)是**而不是^,還有,python的sympy工具箱的等式不是a==b,而是a-b或者Eq(a,b),這幾點(diǎn)和matlab的區(qū)別很大)
直接在命令提示行的里面運(yùn)行代碼的效果
from sympy import *;
x,y=symbols('x y');
plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);
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