Python作图程序

实战小程序：画出y=x^3的散点图

样例代码如下：

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#coding=utf-8

import pylab as y    #引入pylab模块

x = y.np.linspace(-10, 10, 100)  #设置x横坐标范围和点数

y.plot(x, x*x*x,'or')  #生成图像

ax = y.gca()

ax.spines['right'].set_color('none')

ax.spines['top'].set_color('none')

ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')

ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))

ax.yaxis.set_ticks_position('left')

ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

ax.set_yticks([-1000, -500, 500, 1000])

y.xlim(x.min() , x.max() ) #将横坐标设置为x的最大值和最小值

y.show() #显示图像

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import pylab as y

程序中引入的pylab属于matplotlib的一个模块，将其名字用y代替，其中包括了许多NumPy和pyplot模块中常用的函数，方便用户快速进行计算和绘图，十分适合在IPython交互式环境中使用。

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y.np.linspace(-10, 10, 100)

此为numpy中的一个函数，返回的是等间距的值，numpy.linspace(a,b,c):a指的是开始位置，b表示的是结束位置，c表示产生点的个数（默认为50）

举例：

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>>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5)

array([ 2.  ,  2.25,  2.5 ,  2.75,  3.  ])

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y.plot(x, x*x*x,'or')  #生成图像

后面加上‘o'表示为散点图

'r'可设置颜色为红色，基本上和matlab的 *** 作很像。

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y.xlim(x.min(), x.max())

这条语句使用了xlim函数，将横坐标设置为x的大小

python matplotlib模块，是扩展的MATLAB的一个绘图工具库。他可以绘制各种图形，可是最近最的一个小程序，得到一些三维的数据点图，就学习了下python中的matplotlib模块，如何绘制三维图形。

初学者，可能对这些第三方库安装有一定的小问题，对于一些安装第三方库经验较少的朋友，建议使用 Anaconda ，集成了很多第三库，基本满足大家的需求，下载地址，对应选择python 2.7 或是 3.5 的就可以了（PS：后面的demo是python2.7）：

首先提醒注意，以下两个函数的区别：

ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow') #绘面1

和

ax.scatter(x[1000:4000],y[1000:4000],z[1000:4000],c='r') #绘点1

1、绘制3D曲面图

# -*- coding: utf-8 -*-"""

Created on Thu Sep 24 16:17:13 2015

@author: Eddy_zheng

"""from matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()

ax = Axes3D(fig)

X = np.arange(-4, 4, 0.25)

Y = np.arange(-4, 4, 0.25)

X, Y = np.meshgrid(X, Y)

R = np.sqrt(X**2 + Y**2)

Z = np.sin(R)# 具体函数方法可用 help(function) 查看，如：help(ax.plot_surface)ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')

plt.show()1234567891011121314151617181920212223

效果展示：

2、绘制三维的散点图（通常用于表述一些数据点分布）

4a.mat 数据地址，找到4a.mat 下载即可:

# -*- coding: utf-8 -*-"""

Created on Thu Sep 24 16:37:21 2015

@author: Eddy_zheng

"""import scipy.io as sio  

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport matplotlib.pyplot as plt

mat1 = '4a.mat' #这是存放数据点的文件，需要它才可以画出来。上面有下载地址data = sio.loadmat(mat1)

m = data['data']

x,y,z = m[0],m[1],m[2]

ax=plt.subplot(111,projection='3d') #创建一个三维的绘图工程#将数据点分成三部分画，在颜色上有区分度ax.scatter(x[:1000],y[:1000],z[:1000],c='y') #绘制数据点ax.scatter(x[1000:4000],y[1000:4000],z[1000:4000],c='r')

ax.scatter(x[4000:],y[4000:],z[4000:],c='g')

ax.set_zlabel('Z') #坐标轴ax.set_ylabel('Y')

ax.set_xlabel('X')

plt.show()123456789101112131415161718192021222324252627

效果：

上面就是学习区分了下两个函数，当时还被小困惑了下，希望对大家有所帮助。其实里面还有好多参数设置，比如说改变颜色，包括绘制点图的点的形状等都是可以改变的，有需要的大家可以自己看看这个函数，学习下(help(对应的function))。

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。Eddy_zheng

1、新建一个EXCEL工作表，输入演示数据并插入散点图。

2、点击散点图上的任意一个点，而后点击右键，出现添加数据标签选项。

3、点击添加数据标签，而后三点图表上，就出现了带数据的数据标签。

4、点击图表上的数据，而后右键，出现设置数据标签格式。

5、首先我们勾选系列名称，发现系列名称就出现在了数据标签前面。

6、勾选X值，将产品类型名称添加到标签。

7、点击填充，设置数据标签背景样式，如图。

8、点击标签位置，我们选择靠上，发现标签就移动到了散点的上面。

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