python下雨动画特效_python-matplotlib

#matplotlib 画图工具

importmatplotlib.pyplot as pltimportpandas as pdimportnumpy as npfrom pandas.core.series importSeries#自定义数据

X = Series(np.array([1,2,3,4,5]))

Y= Series(np.array([1,5,2.7,3.8,4.9]))

Y1= (np.random.random((1,5))*10)[0]

X1= [1,2,3,4,5]#=================================================#折线图#xxx 文件有两列组成 DATE(yyyy/MM/dd),VALUE#unrate = pd.read_csv("xxx")#修改日期格式(yyyy-MM-dd)#unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE'])#plt.plot() # 若不传入数据图像为空(只显示画图域) 只有 xy轴 范围为0-1 (0.0 0.2 0.4 0.6 1.0)#plt.plot(X,Y) # 线x轴后y轴#plt.xticks(rotation=45) # 设置x轴上的数字倾斜角度#plt.yticks(rotation=45) # 设置y轴上的数字倾斜角度#plt.xlabel('x') # 给xy轴加标签 注意中文可能出错#plt.ylabel('y')#plt.title('title') # 标题#plt.show() # 显示图像#=========================================================#子图操作#fig = plt.figure(figsize=(3,6)) # figsize画图域的长与宽#fig = plt.figure()#ax1 = fig.add_subplot(2,2,1) # 三个画图域 第一张图 左上角序号为1#ax2 = fig.add_subplot(2,2,2) # 右上角 序号2#ax3 = fig.add_subplot(2,2,4) # 右下角序号4#有三个画图域:一张大图 里边三个小图 ,注意尽量保持每个域 中前两个量都相同如全都是(2,2,*) 否则图像可能会重合#大图分为 2*2 ,序号从左到右,上到下 1-4#ax1.plot(X,Y)#ax2.plot(X,Y)#=================================================#在一个图上画多条线#fig = plt.figure()#plt.plot(X,Y,c="red",label="first") # 添加label,#plt.plot(X1,Y1,c="blue",label="second")#plt.legend(loc="best") # 可以在图中显示 不同线的标注信息#指定位置 best 表示自定义最好位置, upper left 左上角 lower ,center left,right等#===================================================#条形图与散点图#plt.subplots(X,Y,0.3) # 不能此种方式直接画#fig,ax = plt.subplots()#ax.bar(X,Y,0.3) # 0.3表示柱形的宽度#ax.bar(X1,Y1,0.5) # X1 表示的是每个柱距离0的大小 Y1是柱的高度#ax.set_xticklabels(["a","b","c","d","e"],rotation=45) # 定义x轴要显示的内容 本例为1,2,3,4,5#ax.set_xticks([1,2,3,4,5]) # 指明x轴上1,2,3,4,5那些需要显示#ax.set_ylabel("y") # y轴标签#ax.set_xlabel("x") # x轴标签#ax.set_title("title")#-------------------------------#横向柱状图#fig,ax = plt.subplots()#ax.barh(X1,Y1,0.3) # x 变为竖着的#ax.set_yticks()#ax.set_yticklabels(yy)#===================================================#fig,ax = plt.subplots()#ax.scatter(X1,Y1)#ax.set_xlabel("X")#ax.set_ylabel("Y")#---------------------#子图#fig = plt.figure()#ax1 = fig.add_subplot(2,1,1)#ax2 = fig.add_subplot(2,1,2)#ax1 ... ax2 ...

#-----------------#直方图#fig,ax = plt.subplots()#ax.hist(Y1)#ax.hist([1,1,1,3,3,3,4,4,4,5,5,5,5,5,5,51])#ax.set_ylim(0,3) # 设置y轴区间大小#ax.set_xlim(0,5) # 设置y轴区间大小#接受一组数据,假如数据是可比较的,#在x轴上会分区间显示, 数值大小在改区间的数的个数 区间个数 通过bins修改#通过range=(2,5) 控制x轴显示的范围 只显示2到5范围内的#======================================================#盒图#fig,ax = plt.subplots()#ax.boxplot([[1,2,3],2,3,4,5,6,7])#ax.set_xticklabels(["a","b"],rotation=90) # x轴上显示的标签#ax.set_ylim(0.5) # 范围#boxplot([]) list中可为几个数值,也可以为[] ,即每个[] 对应x上一项#注意最多两层 [[],[]] 三层报错#图的主要作用是 容易看出一个[] 中四等分出的值#a--> 1,1.5,2,2.5,3 b-->2 ....#====================================

#fig,ax = plt.subplots()#ax.tick_params(bottom="on")#for key,spine in ax.spines.items():#spine.set_visible(False)#ax.plot(X,Y)#ax.plot(X1,Y1)

#细节设置#ax.plot(c=(0/255,10/255,164/255),linewidth=3) # 设置宽度,颜色:颜色使用元祖方式表示,固定格式#ax.text(x,y,"zz") # 在x,y点处添加zz字符#plt.show()