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Python——Matplotlib库的练习

news 来源：原创 2025/5/14 15:51:46

1、

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0,2*np.pi,100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x,y1,"r--o",linewidth=1.5,markersize=6)
plt.plot(x,y2,"g-s",linewidth=2,markersize=8)

plt.show()

2、

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

sizes = 500 * x

plt.scatter(x,y,s=sizes,c=y,cmap="plasma",alpha=0.6,edgecolors="black")

plt.colorbar()
plt.show()

3、

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 有两组数据
categories = ['Apple', 'Banana', 'Cherry', 'Date', 'Eggplant']
values1 = [30, 25, 40, 15, 20]
values2 = [20, 30, 35, 25, 10]

# 绘制两组并列的条形图，第一组颜色为橙色，第二组颜色为紫色
# 条形宽度为 0.35，添加图例
bar_width = 0.35
x = np.arange(len(categories))
plt.bar(x - bar_width/2,values1,width = bar_width,color="orange")
plt.bar(x + bar_width/2,values2,width = bar_width,color="purple")
# 请补充代码完成绘图
plt.xticks(x,categories)

plt.show()

4、

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
sizes = [20, 30, 25, 15, 10]
labels = ['Category1', 'Category2', 'Category3', 'Category4', 'Category5']

# 绘制饼图，要求：
# 突出显示 Category2
# 显示百分比，保留两位小数
# 开始角度为 120 度
# 添加阴影
# 扇形边缘颜色为黑色，线宽为 1
explode = [0 if label != 'Category2' else 0.1 for label in labels]

plt.pie(sizes,explode=explode,autopct="%.2f%%",startangle=120,shadow=True,wedgeprops={'edgecolor':'black','linewidth':1})

plt.show()
# 请补充代码完成绘图

5、

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成 2000 个服从正态分布的随机数
data = np.random.randn(2000)

# 绘制直方图，箱数为 40，颜色为橙色，透明度为 0.6
# 设置合适的 x 轴和 y 轴标签以及标题
plt.hist(data,bins=40,color="orange",alpha=0.6)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("table")
plt.show()
# 请补充代码完成绘图

6、

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成三组数据，分别服从均值为 0、1、2，标准差为 1 的正态分布，每组 150 个数据
data1 = np.random.normal(0, 1, 150)
data2 = np.random.normal(1, 1, 150)
data3 = np.random.normal(2, 1, 150)
data = [data1, data2, data3]

# 绘制水平箱线图，填充箱体颜色为绿色
# 设置合适的 x 轴和 y 轴标签以及标题
bp = plt.boxplot(data,vert=False,patch_artist=True)

for patch in bp['boxes']:
    patch.set_facecolor('green')

plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("table")
plt.show()
# 请补充代码完成绘图

7、

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)

# 创建一个 1 行 3 列的子图布局
ax1 = plt.subplot(131)
ax2 = plt.subplot(132)
ax3 = plt.subplot(133)
# 在第一个子图中绘制正弦函数，标题为 'Sine'
ax1.plot(x,y1)
ax1.set_title("Sine")
# 在第二个子图中绘制余弦函数，标题为 'Cosine'
ax2.plot(x,y2)
ax2.set_title("Cosine")
# 在第三个子图中绘制正切函数，标题为 'Tangent'
ax3.plot(x,y3)
ax3.set_title("Tangent")

# 请补充代码完成绘图
plt.show()