四种统计图

折线图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#准备数据
ypoints=np.array([5,6,8,45,56,12,45,31,2,89])

#数据放进图标
plt.plot(ypoints,'o:y')# 复合样式

plt.plot(ypoints,marker='o',ls=":",color='g',linewidth=2)# 单一样式
# plt.plot(ypoints2)
#添加标题，x轴名字,y轴名字
plt.title('tablr')
plt.xlabel('x-label')
plt.ylabel('5-label')
#添加网络
plt.grid()
#显示
plt.show()

原点图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#设置每个轴的位置
x=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])
y=np.array([1,4,9,16,7,11,23,18])

#设置每个点的大小
sizes=np.array([20,50,100,200,500,1000,60,90])
#设置每个点的颜色
colors=np.array(['red','green','black','yellow','pink','purple','beige','cyan'])
#scatter方法将数据插入散点图
plt.scatter( x,y,s=sizes,c=colors)
#添加标题
plt.title('scatter')
#显示
plt.show()

 

柱形图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#准备数据
x=np.array(['baseketball','football','baseball','beautiful'])
y=np.array([5,10,15,20])
#插入数据
plt.bar(x,y,color='red',width=0.5)
#添加标题
plt.title('hobby')
#显示
plt.show()

 

扇形图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#准备数据
y=np.array([35,25,15,25])
#名称
l=(['baseketball','football','baseball','beautiful'])
#颜色
c=(['red','yellow','black','green'])
#距离
e=(0.1,0.2,0.3,0.4)
plt.pie(y,labels=l,colors=c,autopct='%.1f%%',explode=e)
#添加标题
plt.title('hobby')
#下载图片
plt.savefig('hobby.png')
#显示
plt.show()