折线图拳交 小说

import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport numpy as np# 建造立场sns.set(style='whitegrid')# 生成数据x = np.linspace(0， 10， 100)y1 = np.sin(x)y2 = np.cos(x)# 创建图表plt.figure(figsize=(10， 6))plt.plot(x， y1， label='Sine Wave'， color='b'， linewidth=2)plt.plot(x， y2， label='Cosine Wave'， color='r'， linestyle='--'， linewidth=2)# 添加遮拦plt.fill_between(x， y1， y2， color='gray'， alpha=0.1)plt.title('Line Plot'， fontsize=15)plt.xlabel('X-axis'， fontsize=12)plt.ylabel('Y-axis'， fontsize=12)plt.legend()plt.show()

图片拳交 小说

2. 散点图

import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport numpy as np# 建造立场sns.set(style='whitegrid')# 生成数据x = np.random.rand(100)y = np.random.rand(100)colors = np.random.rand(100)sizes = 1000 * np.random.rand(100)# 创建图表plt.figure(figsize=(10， 6))plt.scatter(x， y， c=colors， s=sizes， alpha=0.5， cmap='viridis')plt.colorbar()# 添加遮拦plt.title('Scatter Plot'， fontsize=15)plt.xlabel('X-axis'， fontsize=12)plt.ylabel('Y-axis'， fontsize=12)plt.show()

图片

3. 条形图import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 建造立场sns.set(style='whitegrid')# 生成数据categories = ['A'， 'B'， 'C'， 'D']values1 = [5， 7， 8， 6]values2 = [3， 4， 5， 2]# 创建图表fig， ax = plt.subplots(figsize=(10， 6))bar1 = ax.bar(categories， values1， label='Group 1')bar2 = ax.bar(categories， values2， bottom=values1， label='Group 2')# 添加遮拦ax.set_title('Stacked Bar Chart'， fontsize=15)ax.set_xlabel('Categories'， fontsize=12)ax.set_ylabel('Values'， fontsize=12)ax.legend()# 添加数值标签for rect in bar1 + bar2: height = rect.get_height() ax.annotate(f'{height}'， xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2， height)， xytext=(0， 3)， textcoords='offset points'， ha='center'， va='bottom')plt.show()

图片

4. 热力求

import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport numpy as np# 生成数据data = np.random.rand(10， 12)# 创建热图plt.figure(figsize=(10， 6))sns.heatmap(data， annot=True， fmt='.2f'， cmap='coolwarm')# 添加遮拦plt.title('Heatmap'， fontsize=15)plt.show()

图片

5. 箱线图import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport numpy as np# 建造立场sns.set(style='whitegrid')# 生成数据data = np.random.normal(size=(20， 6)) + np.arange(6) / 2# 创建图表plt.figure(figsize=(10， 6))sns.boxplot(data=data， palette='vlag')# 添加遮拦plt.title('Box Plot'， fontsize=15)plt.show()

图片

6. 蜘蛛图

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 建造立场sns.set(style='whitegrid')# 数据准备labels = np.array(['A'， 'B'， 'C'， 'D'， 'E'])stats = [10， 20， 30， 40， 50]stats2 = [30， 10， 20， 30， 40]# 创建蜘蛛图angles = np.linspace(0， 2 * np.pi， len(labels)， endpoint=False).tolist()stats = np.concatenate((stats， [stats[0]]))stats2 = np.concatenate((stats2， [stats2[0]]))angles += angles[:1]fig， ax = plt.subplots(figsize=(8， 8)， subplot_kw=dict(polar=True))ax.fill(angles， stats， color='blue'， alpha=0.25， label='Group 1')ax.plot(angles， stats， color='blue'， linewidth=2)ax.fill(angles， stats2， color='red'， alpha=0.25， label='Group 2')ax.plot(angles， stats2， color='red'， linewidth=2)ax.set_yticklabels([])ax.set_xticks(angles[:-1])ax.set_xticklabels(labels， fontsize=12)ax.grid(True)# 添加标题和图例plt.title('Enhanced Spider Chart'， size=20， color='black'， y=1.1)plt.legend(loc='upper right'， bbox_to_anchor=(0.1， 0.1))plt.show()

图片

7. 双轴图import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport numpy as np# 建造立场sns.set(style='whitegrid')# 生成数据x = np.linspace(0， 10， 100)y1 = np.sin(x)y2 = np.cos(x)# 创建图表fig， ax1 = plt.subplots(figsize=(10， 6))ax2 = ax1.twinx()ax1.plot(x， y1， 'g-')ax2.plot(x， y2， 'b-')# 添加遮拦ax1.set_xlabel('X-axis')ax1.set_ylabel('Sine'， color='g')ax2.set_ylabel('Cosine'， color='b')plt.title('Dual Axis Plot')plt.show()

图片

8. 面积图

import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport numpy as np# 建造立场sns.set(style='whitegrid')# 生成数据x = np.linspace(0， 10， 100)y1 = np.sin(x)y2 = np.cos(x)# 创建图表plt.figure(figsize=(10， 6))plt.fill_between(x， y1， color='skyblue'， alpha=0.4)plt.fill_between(x， y2， color='orange'， alpha=0.4)# 添加遮拦plt.title('Area Chart'， fontsize=15)plt.xlabel('X-axis'， fontsize=12)plt.ylabel('Y-axis'， fontsize=12)plt.show()

图片

9. 带状图import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport numpy as np# 建造立场sns.set(style='whitegrid')# 生成数据x = np.linspace(0， 10， 100)y = np.sin(x)z = np.sin(x) + np.random.normal(0， 0.1， 100)# 创建图表plt.figure(figsize=(10， 6))plt.plot(x， y， label='Sine Wave')plt.fill_between(x， y， z， where=(y >= z)， interpolate=True， color='green'， alpha=0.3)plt.fill_between(x， y， z， where=(y < z)， interpolate=True， color='red'， alpha=0.3)# 添加遮拦plt.title('Band Chart'， fontsize=15)plt.xlabel('X-axis'， fontsize=12)plt.ylabel('Y-axis'， fontsize=12)plt.legend()plt.show()

图片

10. 等高线图

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 建造立场sns.set(style='white')# 数据准备x = np.linspace(-5， 5， 50)y = np.linspace(-5， 5， 50)X， Y = np.meshgrid(x， y)Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))# 创建等高线图plt.figure(figsize=(10， 6))contour = plt.contourf(X， Y， Z， cmap='coolwarm'， levels=20)plt.colorbar(contour)# 添加遮拦plt.title('Contour Plot'， fontsize=15)plt.show()

图片

11. 极坐标图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 建造立场sns.set(style='white')# 数据准备theta = np.linspace(0， 2*np.pi， 100)r = np.abs(np.sin(theta) * np.cos(theta))# 创建极坐标图plt.figure(figsize=(8， 8))ax = plt.subplot(111， polar=True)ax.plot(theta， r， color='b'， linewidth=2)# 添加遮拦plt.title('Polar Plot'， fontsize=15)plt.show()

图片

12. 3D曲面图

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport seaborn as sns# 建造立场sns.set(style='white')# 数据准备x = np.linspace(-5， 5， 50)y = np.linspace(-5， 5， 50)X， Y = np.meshgrid(x， y)Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))# 创建3D曲面图fig = plt.figure(figsize=(10， 6))ax = fig.add_subplot(111， projection='3d')surf = ax.plot_surface(X， Y， Z， cmap='viridis')fig.colorbar(surf)# 添加遮拦plt.title('3D Surface Plot'， fontsize=15)plt.show()

图片

13. 3D散点图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport seaborn as sns# 建造立场sns.set(style='white')# 数据准备x = np.random.standard_normal(100)y = np.random.standard_normal(100)z = np.random.standard_normal(100)# 创建3D散点图fig = plt.figure(figsize=(10， 6))ax = fig.add_subplot(111， projection='3d')scatter = ax.scatter(x， y， z， c=z， cmap='viridis')# 添加遮拦fig.colorbar(scatter)plt.title('3D Scatter Plot'， fontsize=15)plt.show()

图片

14. 3D条形图

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport seaborn as sns# 建造立场sns.set(style='white')# 数据准备x = np.arange(1， 11)y = np.random.randint(1， 10， 10)z = np.zeros(10)# 创建3D条形图fig = plt.figure(figsize=(10， 6))ax = fig.add_subplot(111， projection='3d')bars = ax.bar3d(x， y， z， 1， 1， y， shade=True)# 添加遮拦plt.title('3D Bar Plot'， fontsize=15)plt.show()

图片

15. 直方图import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport numpy as np# 建造立场sns.set(style='whitegrid')# 生成数据data = np.random.randn(1000)# 创建图表plt.figure(figsize=(10， 6))sns.histplot(data， kde=True， color='purple'， bins=30)# 添加遮拦plt.title('Histogram'， fontsize=15)plt.xlabel('Value'， fontsize=12)plt.ylabel('Frequency'， fontsize=12)plt.show()

图片

16.小提琴图

import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport numpy as np# 建造立场sns.set(style='whitegrid')# 生成数据data = np.random.normal(size=(20， 6)) + np.arange(6) / 2# 创建图表plt.figure(figsize=(10， 6))sns.violinplot(data=data， palette='muted')# 添加遮拦plt.title('Violin Plot'， fontsize=15)plt.show()

图片

17.成对关联图

r级书屋春色吧import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt# 生成数据iris = sns.load_dataset('iris')# 创建图表sns.pairplot(iris， hue='species'， palette='muted')plt.suptitle('Pair Plot'， y=1.02， fontsize=15)plt.show()

图片

18. Facet Grid 图

import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt# 生成数据tips = sns.load_dataset('tips')# 创建图表g = sns.FacetGrid(tips， col='time'， row='smoker'， margin_titles=True)g.map(sns.scatterplot， 'total_bill'， 'tip'， alpha=.7)g.add_legend()# 添加遮拦plt.suptitle('Facet Grid'， y=1.02， fontsize=15)plt.show()

图片

本站仅提供存储办事，整个本色均由用户发布，如发现存害或侵权本色，请点击举报。