折线图 散点图 柱状图 饼图 直方图

折线图
x：X轴的数据
y：Y轴的数据
label：线条的标签
color：线条的颜色
linestyle：线条的样式
marker：标记点的样式

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 13, 17, 8]
# linestyle=''  不显示线条  变散点图
plt.plot(x, y, label='Data', color='blue', linestyle='-', marker='o')
plt.title('Line Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.legend()
plt.show()

plt.plot(x, y, '-ok');


plt.plot(x, y, '-p', color='gray',
         markersize=15, linewidth=4,
         markerfacecolor='white',
         markeredgecolor='gray',
         markeredgewidth=2)


x = np.linspace(0, 10, 1000)
plt.plot(x, np.sin(x - 0), color='blue')        # 通过颜色名称指定
plt.plot(x, np.sin(x - 1), color='g')           # 通过颜色简写名称指定(rgbcmyk)
plt.plot(x, np.sin(x - 2), color='0.75')        # 介于0-1之间的灰阶值
plt.plot(x, np.sin(x - 3), color='#FFDD44')     # 16进制的RRGGBB值
plt.plot(x, np.sin(x - 4), color=(1.0,0.2,0.3)) # RGB元组的颜色值，每个值介于0-1

plt.plot(x, x + 4, linestyle='-')  # 实线
plt.plot(x, x + 5, linestyle='--') # 虚线
plt.plot(x, x + 6, linestyle='-.') # 长短点虚线
plt.plot(x, x + 7, linestyle=':');  # 点线


plt.plot(x, x + 0, '-g')  # 绿色实线
plt.plot(x, x + 1, '--c') # 天青色虚线
plt.plot(x, x + 2, '-.k') # 黑色长短点虚线
plt.plot(x, x + 3, ':r');  # 红色点线


散点图
s：点的大小
c：点的颜色
marker：标记点的样式
plt.scatter(x, y, label='Data', s=100, c='red', marker='o')
plt.scatter(x, y, label='Data', s=1000, c='red', marker='o')




柱状图
x：X轴的数据
height：柱子的高度 
width：柱子的宽度  
align：柱子的对齐方式
color：柱子的颜色

import matplotlib.pyplot as plt

categories = ['Category A', 'Category B', 'Category C', 'Category D']
values = [25, 32, 12, 19]

plt.bar(categories, values, width=0.5, align='center', color='green')
plt.title('Bar Plot')
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')
plt.show()


plt.barh(categories, values, height=0.5, align='center', color='green')
barh  水平条  ， 配合 height




饼图

labels：扇形块的标签
sizes：各扇形块的大小
colors：扇形块的颜色
explode：突出显示某些扇形块
autopct：扇形块上的百分比标签

labels = ['Category A', 'Category B', 'Category C', 'Category D']
sizes = [25, 32, 12, 19]
colors = ['red', 'blue', 'green', 'yellow']
explode = (0.1, 0, 0, 0)  # 突出显示第一个扇形块

plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, explode=explode, autopct='%1.1f%%', shadow=True)
plt.title('Pie Chart')
plt.show()



直方图

import matplotlib.pyplot as plt  
import numpy as np  
  
# 创建一个正态分布的随机数据集  
data = np.random.randn(1000)  
  
# 使用 matplotlib 的 hist 函数绘制直方图  
# bins 参数指定了直方图的区间数量  
plt.hist(data, bins=30, edgecolor='black')  
  
# 添加标题和坐标轴标签  
plt.title('Histogram of Random Data')  
plt.xlabel('Value')  
plt.ylabel('Frequency')  
  
# 显示图表  
plt.show()