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R用户要整点python--matplotlab画图

用户11414625

发布于 2024-12-20 08:00:16

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代码可运行

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代码可运行

1.单变量和双变量画图

(1)单变量图之直方图

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
iris = sns.load_dataset('iris')
list(iris)
#hist
plt.hist(iris['sepal_length'])
plt.show()

(2)双变量图之散点图

#scatter
plt.scatter(iris['sepal_length'], iris['sepal_width'])
plt.show()

练习

1.total_bill列画直方图

2.以tip列为横坐标，total_bill列为纵坐标画散点图

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset('tips')

# Univariate histogram
plt____
____
# Bivariate scatterplot
____
plt.show()

答案

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset('tips')

# Univariate histogram
plt.hist(tips.total_bill)
plt.show()

# Bivariate scatterplot
plt.scatter(tips.tip,tips.total_bill)
plt.show()

(3)设置标题和横纵坐标

fig,ax = plt.subplots()
ax.scatter(iris['sepal_length'],iris['sepal_width'])
ax.set_title('Sepal Length')
ax.set_xlabel('Sepal Length')
ax.set_ylabel('Sepal Width')
plt.show()

如果横坐标出现重叠可以倾斜一下。

fig,ax = plt.subplots()
ax.scatter(iris['sepal_length'],iris['sepal_width'])
ax.set_title('Sepal Length')
ax.set_xlabel('Sepal Length')
ax.set_ylabel('Sepal Width')
plt.xticks(rotation = 45)
plt.show()

练习

用.set_title()设置标题为Histogram，用.set_xlabel设置横轴标题为Total Bill

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset('tips')

# Create a figure with 1 axes
fig, ax = plt.subplots()

# Draw a histplot
ax = sns.histplot(tips['total_bill'], kde = True)

# Label the title and x axis
ax.set_title('Histogram')
ax.set_xlabel('Total Bill')
plt.show()

2.子图

ax是axes的缩写

插播：figure和axes以及axis的关系

查询到：

什么是 figure？

figure 表示「画布」，表示 atplotlib 绘制图表的空间，在绘制图表时，要先创建一个画布，才能在加入各种元素，储存或输出图片时，也都是以 figure 为单位进行储存或输出。

什么是 axes？

axes 表示「坐标系统」，如果是二维图表，axes 会包含两个坐标轴（axis ）、如果是三维图表，axes 会包含三个坐标轴（axis），依此类推，在一个 figure 之中，可以设定多个 axes，下图呈现 figure、axes 和 asix 的关系。

https://steam.oxxostudio.tw/category/python/example/matplotlib-figure-axes.html

(1)figure里只有一张子图

fig,ax = plt.subplots()
ax.scatter(iris['sepal_length'],iris['sepal_width'])
plt.show()

(2)figure里有多张子图

fig,(ax1,ax2) = plt.subplots(1, 2)
ax1.scatter(iris['sepal_length'],iris['sepal_width'])
ax2.hist(iris['sepal_length'])
plt.show()

练习:子图

创建一个只有一张子图的figure，以tip列为横坐标，total_bill列为纵坐标绘制散点图。

创建一个两张子图的figure，有1行两列，第一列是散点图，第二列是直方图。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset('tips')
# Create a figure with 1 axes
fig, ax = plt.____(1, 1)

# Plot a scatter plot in the axes
____.scatter(tips____, tips____)
plt.show()

# Create a figure with scatter plot and histogram
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(____, ____)
____(tips['tip'], tips['total_bill'])
____(tips['total_bill'])
plt.show()

答案

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset('tips')
# Create a figure with 1 axes
fig, ax = plt.subplots()

# Plot a scatter plot in the axes
ax.scatter(tips.tip, tips.total_bill)
plt.show()

# Create a figure with scatter plot and histogram
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
ax1.scatter(tips['tip'], tips['total_bill'])
ax2.hist(tips['total_bill'])
plt.show()

练习:axes用于seaborn

1.tip列画seaborn直方图，赋值给dis，查看dis的type

2.创建一个两张子图的figure，有1行两列，第一列是散点图，第二列是直方图（要用seaborn画）

# histplot of tip
import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset('tips')

dis = sns.histplot(tips['tip'], kde = True)

# Print the type
print(type(dis))
## <class 'matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot'>

# Figure with 2 axes: regplot and histplot
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1,2)
sns.histplot(tips['tip'], ax=ax1, kde = True)
sns.regplot(x='total_bill', y='tip', data=tips, ax=ax2)
plt.show()