Python 數(shù)據(jù)分析與科學計算 課件 第9章 Matplotlib數(shù)據(jù)可視化

Python數(shù)據(jù)分析與科學計算第9章Matplotlib數(shù)據(jù)可視化9.1Pyplot模塊9.2基本圖形繪制9.3高級圖形繪制

9.4本章小結

9.1Pyplot模塊

在Matplotlib模塊中，Pyplot是一個核心的子模塊，該模塊提供了與matlab類似的繪圖API，方便用戶快速繪制2D圖表，并設置圖表的各種熟悉。通過該模塊，可以完成一些基本的可視化操作。導入該模塊常用格式為：importmatplotlib.pyplotasplt

9.1Pyplot模塊

1.繪制線形圖使用Pyplot進行繪圖時的一般步驟為：（1）獲取數(shù)據(jù)，得到需要繪制圖像的x軸、y軸數(shù)據(jù)。（2）創(chuàng)建畫圖對象figure，即創(chuàng)建窗口。（3）使用plot()函數(shù)繪制圖形。（4）設置圖形的屬性，可以設置標題、圖例、文本、坐標軸等。（5）加載鼠標、鍵盤等事件使圖形實現(xiàn)交互功能。（6）顯示圖形或保存圖形。

9.1Pyplot模塊

1.繪制線形圖常用的線條風格風格字符說明'-'實線'--'虛線'-.'點劃線':'點虛線''或'None'無線條

9.1Pyplot模塊

1.繪制線形圖常用顏色值顏色字符說明顏色字符說明'b'藍色'c'青色'g'綠色'm'品紅'r'紅色'k'黑色'y'黃色'w'白色'#008000'RGB某顏色'0.8'灰度值字符串常用的點樣式值9.1Pyplot模塊

樣式字符說明樣式字符說明樣式字符說明'.'點'1'下花三角'p'五角形(五角星)','像素'2'上花三角'h'六角形(六角星)'^'上三角'3'左花三角'*'星形'v'下三角'4'右花三角'+'十字'<'左三角's'方形'x'十字交叉'>'右三角'D'菱形'|'垂直線'o'圓圈'd'瘦菱形'none'無標記1.繪制線形圖【例9.1】使用plot()函數(shù)繪制圖形。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmpl

x=np.arange(1,6)y1=2*x+1y2=x**2-1plt.figure(num=1,figsize=(9,6))plt.plot(x,y1,linewidth=1,linestyle='-',marker='o')plt.plot(x,y2,linewidth=2,linestyle='--')plt.show()9.1Pyplot模塊

1.繪制線形圖9.1Pyplot模塊

【接例9.1】如果在plt.plot()函數(shù)只有一個輸入列表或數(shù)組時，參數(shù)被當作y軸，x軸以索引自動生成。>>>importmatplotlib.pyplotasplt>>>plt.plot([1,2,3,4],'b*--')>>>plt.show()1.繪制線形圖

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2.繪制單個子圖在matplotlib圖表中，整個圖表為一個Figure對象，每個Figure對象可以包含一個或多個axes對象，即坐標系，每個axes對象可以包含多個可以包含多個axis，即坐標軸。

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2.繪制單個子圖subplot()函數(shù)的一般形式為：plt.subplot(nrows,ncols,index,**kwargs)nrows：子圖的行數(shù)。ncols：子圖的列數(shù)。index：矩陣區(qū)域的索引。subplot()函數(shù)將整個繪圖區(qū)域等分成nrows行ncols列，按照從左至右、從上到下的順序?qū)^(qū)域進行編號，位于左上角的區(qū)域編號為1，依次遞增。

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2.繪制單個子圖例如：整個繪圖區(qū)域劃分為2*2（2行2列）的矩陣區(qū)域。如果nrows、ncols和index這三個參數(shù)的值都小于10，則subplot(2,2,1)可簡寫為subplot(221)，即subplot(2,2,1)和subplot(221)是等價的。9.1Pyplot模塊

2.繪制單個子圖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

x=np.arange(1,6)plt.subplot(221)y1=x**2plt.plot(x,y1)plt.subplot(222)y2=x/2plt.plot(x,y2)plt.subplot(223)y3=1/xplt.plot(x,y3)plt.subplot(224)y4=np.log(x)plt.plot(x,y4)plt.show()

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3.繪制多個子圖在Matplotlib中提供了函數(shù)plt.subplot()將一張圖切分為多個子圖。plt.subplots(nrows,ncols,sharex=False,sharey=False,squeeze=True,subplot_kw=None,gridspec_kw=None,**fig_kw)，函數(shù)功能是創(chuàng)建一個畫像(figure)和一組子圖(subplots)。nrows：整型，默認為1，子圖網(wǎng)格的行數(shù)。ncols：整型，默認為1，子圖網(wǎng)格的列數(shù)。sharex，sharey：布爾值或{‘none’,‘a(chǎn)ll’,‘row’,‘col’}，默認值為False，表示x或y軸屬性在所有的子圖中是否共享?！纠?.3】在一個窗口中繪制多個子圖。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.linspace(-np.pi,np.pi,50)fig,axes=plt.subplots(2,2)axes[0,0].plot(x,np.sin(x))axes[0,1].plot(x,np.cos(x))axes[1,0].plot(x,np.tan(x))axes[1,1].plot(x,x)plt.show()9.1Pyplot模塊

3.繪制多個子圖

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3.繪制多個子圖Matplotlib還提供了subplot2grid()函數(shù)可以將整個畫布規(guī)劃成非等分布局的區(qū)域，并可在選中的某個區(qū)域中繪制子圖。該函數(shù)可以生成m×n的矩陣布局，也可以生成跨行或者跨列的矩陣布局。plt.subplot2grid(shape,loc,rowspan=1,colspan=1,**kwargs)shape：指定組合圖的框架布局，元組形式。loc：指定子圖所在位置。rowspan：指定某個子圖所跨行數(shù)。colspan：指定某個子圖所跨列數(shù)。9.1Pyplot模塊

3.繪制多個子圖例如，在圖中，這兩個圖都是3×2的布局，左圖中的布局可放置6張子圖，而右圖的布局可放4張圖，在使用plt.subplot2grid()函數(shù)生成子圖時，shape都應該指定為(3×2)。9.1Pyplot模塊

【例9.4】使用subplot2grid()函數(shù)繪制子圖。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfig=plt.figure()ax1=plt.subplot2grid((3,3),(0,0),colspan=3)x=np.linspace(-3,3,100)y=np.sin(np.pi*x)ax1.plot(x,y,'b-')ax1.set_title(r'$y=\sin(\pi\timesx)$’)ax2=plt.subplot2grid((3,3),(1,0),colspan=2)y2=2*x;ax2.plot(x,y2)3.繪制多個子圖ax3=plt.subplot2grid((3,3),(1,2),rowspan=2)y3=-6*x;ax3.plot(x,y3)ax4=plt.subplot2grid((3,3),(2,0))ax5=plt.subplot2grid((3,3),(2,1))ax4.scatter([1,2],[2,2])ax4.set_xlabel('ax4_x')ax4.set_ylabel('ax4_y')fig.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.4)plt.show()

9.1Pyplot模塊

3.繪制多個子圖

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4.添加圖形標簽Pyplot模塊提供了為圖形添加各種標簽的函數(shù)，例如標題、坐標名稱、坐標軸刻度等。函數(shù)名稱說明title()設置標題xlabel()設置x軸的標簽名稱ylabel()設置y軸的標簽名稱xticks()設置x軸的刻度數(shù)目與取值yticks()設置y軸的刻度數(shù)目與取值xlim()指定x軸的范圍，是一個區(qū)間ylim()指定y軸的范圍，是一個區(qū)間legend()設置圖例【例9.5】給例9.1繪制的圖形添加標簽。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmplplt.xticks(fontsize=16)plt.yticks(fontsize=16)mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]x=np.arange(1,6)y1=2*x+1y2=x**2-1plt.figure(num=1,figsize=(9,6))#創(chuàng)建畫布plt.plot(x,y1,label="2*x+1",linewidth=1,linestyle="-")plt.plot(x,y2,label="x**2-1",linewidth=2,linestyle="--")plt.xlabel("x值",fontsize=16)plt.ylabel("y值",fontsize=16)plt.title("繪制數(shù)學函數(shù)",fontsize=20)plt.legend(fontsize=16) #設置圖例plt.show()9.1Pyplot模塊

4.添加圖形標簽

9.1Pyplot模塊

5.添加注釋：pyplot模塊提供了text()和annotate()函數(shù)為圖像添加注釋。text函數(shù)作用是給圖像添加文本plt.text(x,y,s,fontdict,**kwargs)x，y：注釋文本所在位置的橫、縱坐標，默認時感覺坐標軸的數(shù)據(jù)來度量的，其類型為元組。s：注釋的文本。fontdict：用于設置文本字體樣式，如字體、字號、字形等，其類型為字典。**kwargs：text對象的相關屬性。

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5.添加注釋annotate函數(shù)用于注釋圖形中某個點或某些信息的函數(shù)，它可以在圖形的指定位置添加文本、箭頭、矩形、圓形、多邊形等注釋。plt.annotate(s,xy,xytext=None,arrowprops=None,**kwargs)s：注釋的文本。xy：注釋指向的位置，其類型為元組。xytext：文本的位置，其類型為元組。arrowprops：注釋箭頭的屬性，其類型為字典。**kwargs：其他注釋文本的屬性，其類型為字典。9.1Pyplot模塊

【例9.6】給圖像添加注釋。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.linspace(-np.pi,np.pi,50)plt.plot(x,np.sin(x),label="sin(x)")plt.ylim([-1.2,1.2])plt.text(np.pi/2-0.3,1.1,"最大值",fontproperties="SimHei")plt.annotate("最小值",(-np.pi/2,-1),(-np.pi/2-0.3,-0.5),fontproperties="SimHei",arrowprops=dict(color="r",shrink=0.05))plt.legend(fontsize=16,edgecolor="r")plt.show()5.添加注釋

9.1Pyplot模塊

6.保存圖表Matplotlib提供了savefig()函數(shù)將繪制的圖形進行保存，可以將當前繪制的圖形保存為圖像文件，如PNG、JPG、SVG等格式。plt.savefig(fname,dpi=None,facecolor=’w’,edgecolor=’w’,orientation=’portrait’,papertype=None,format=None,transparent=False,bbox_inches=None,pad_inches=0.1,frameon=None,metadata=None)fname：要保存的文件名或文件路徑。dpi：保存圖像的分辨率（每英寸點數(shù)），默認為300dpi。format：保存的文件格式，常見的格式包括'png'、'jpg'、'svg'等，默認為'png'?！纠?.7】繪制圖表并將其保存。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(-3,3,100)plt.savefig('750x750.png',dpi=75)y=np.sin(np.pi*x)plt.plot(x,y)plt.title('example')plt.show()9.1Pyplot模塊

6.保存圖表

9.2基本圖形繪制

1.折線圖折線圖是用直線段將各數(shù)據(jù)點連接起來而組成的圖形，常用于顯示數(shù)據(jù)序列隨時間變化、數(shù)據(jù)變化的趨勢。使用Pyplot模塊中的plot()函數(shù)繪制折線圖。數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析中，需要用圖表表示數(shù)據(jù)分布、統(tǒng)計報告等情況。Matplotlib可以繪制折線圖、柱形圖、直方圖、餅圖等基本圖表?！纠?.8】繪制折線圖。importmatplotlib.pyplotaspltx=[5,7,11,17,19,25]k1=[0.8222,0.918,0.9344,0.9262,0.9371,0.9353]k2=[0.8988,0.9334,0.9435,0.9407,0.9453,0.9453plt.plot(x,k1,'s-',color='b',label="x1")

plt.plot(x,k2,'o-',color='g',label="x2")plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") plt.legend(loc="best")plt.show()9.2基本圖形繪制

1.折線圖9.2基本圖形繪制

2.柱形圖柱形圖又稱柱狀圖或條形圖，是一種以長方形的長度為變量表達圖形的統(tǒng)計報告圖，由一系列高度不等的縱向條紋表示數(shù)據(jù)分布的情況。Matplotlib繪制柱形圖的函數(shù)為bar()plt.bar(x,height,witdth,bottom,*,align,**kwargs)x：x軸標簽。height：柱的高度（即y軸數(shù)據(jù)）。witdth：柱的寬度。bottom：柱形基座的y坐標。align：對齊方式，align='center'表示居中對齊，align='edge'表示與左邊沿對齊。默認是居中對齊。【例9.9】繪制柱狀圖。9.2基本圖形繪制

2.柱形圖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplty1=[0.8892,0.861,0.9243]y2=[0.8966,0.8556,0.9316]y3=[0.8867,0.8543,0.9344]y4=[0.9016,0.8636,0.9435]x=np.arange(3)#設置總組數(shù)total_width,n=0.8,4width=total_width/n#單個柱的寬度x=x-(total_width-width)/2plt.bar(x,y1,color="r",width=width,label='a')plt.bar(x+width,y2,color="y",width=width,label='b')plt.bar(x+2*width,y3,color="c",width=width,label='c')plt.bar(x+3*width,y4,color="g",width=width,label='d')plt.xlabel("x")#設置x軸名稱plt.ylabel("y")#設置y軸名稱plt.xticks([0,1,2],['1','2','3'])#各個組的名稱plt.ylim((0.8,0.95))#設置y軸范圍plt.legend(loc="best")#設置圖例plt.show()

9.2基本圖形繪制

3.直方圖直方圖用一系列等寬不等高的長方形表示數(shù)據(jù)的分布情況.Matplotlib中使用hist()函數(shù)繪制直方圖plt.hist(x,bins=10,range=None,normed=False,weights=None,cumulative=False,bottom=None,histtype='bar',align='mid',orientation='vertical',rwidth=None,log=False,color=None,edgecolor=None,label=None,stacked=False)x：要繪制直方圖的數(shù)據(jù)。bins：直方圖條柱的個數(shù)。range：直方圖數(shù)據(jù)的上下范圍，默認包含繪圖數(shù)據(jù)的最大值和最小值。color：直方圖的填充色。edgecolor：直方圖邊緣顏色。label：直方圖的標簽，可通過legend展示其圖例?！纠?.10】繪制直方圖。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_value=np.random.randint(140,180,200)plt.hist(x_value,bins=10,edgecolor="w")plt.xlabel("height")plt.ylabel("rate")plt.show()9.2基本圖形繪制

3.直方圖9.2基本圖形繪制

4.餅形圖餅形圖用于顯示一個數(shù)據(jù)系列中各項的大小與各項總和的比例。Matplotlib中使用pie()函數(shù)繪制餅形圖plt.pie(x,explode=None,labels=None,colors=None,autopct=None,pctdistance=0.6,shadow=False,labeldistance=1.1,startangle=0,radius=1,counterclock=True,wedgeprops=None,textprops=None,center=0,0,frame=False,hold=None,data=None)x：需要繪制餅形圖的數(shù)據(jù)，一維數(shù)組或列表。explode：每個扇形離中心的偏移量，以突出某個部分，默認為None，表示不偏移。labels：每個扇形的說明文字。colors：每個扇形的顏色列表。autopct：扇形內(nèi)部顯示數(shù)據(jù)的格式pctdistance：百分比標簽與圓心的距離。默認為0.6，表示距離為半徑的0.6倍。shadow：是否有陰影。startangle：第一個扇形圖的起始角度。默認為None，表示從圓形的正上方開始繪制。radius：餅形圖的半徑?！纠?.11】繪制餅形圖。importmatplotlib.pyplotaspltlabels='A','B','C','D'size=[10,20,30,40]explode=(0,0.1,0,0)#0.1表示B那一塊突出來plt.pie(size,explode=explode,labels=labels,autopct='%1.1f%%',shadow=False,startangle=90)#autopct='%1.1f%%'表示中間顯示百分數(shù)的方式plt.show()9.2基本圖形繪制

4.餅形圖9.2基本圖形繪制

5.散點圖散點圖由一些不連續(xù)的點構成，利用散點（坐標點）的分布形態(tài)反映變量關系。在Matplotlib中通過scatter()函數(shù)繪制散點圖plt.scatter(x，y，s，c，marker，alpha，cmap，norm，vmin，vmax，alpha，linewidths，verts，edgecolors，hold，data，**kwargs)x,y：x軸和y軸對應的數(shù)據(jù)。s：點的大小，如果傳入的是一維數(shù)組，則表示每個點的大小。c：點的顏色，如果傳入的是一維數(shù)組，則表示每個點的顏色。marker：點的樣式。alpha：點的透明度，值為0~1之間的小數(shù)，0表示透明，1表示不透明。linewidths：邊緣線的寬度。edgecolors：邊緣顏色?！纠?.12】某班一組同學身高、體重統(tǒng)計如表所示，通過繪制散點圖觀察兩組身高和體重之間的關系。9.2基本圖形繪制

5.散點圖身高（cm）162178159163168185172188182155體重（kg）568246656378589075539.2基本圖形繪制

5.散點圖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmplmpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]x=[162,178,159,163,168,185,172,188,182,155]y=[56,82,46,65,63,78,58,90,75,53]plt.scatter(x,y,s=100,c='b',marker='*')plt.xlabel("身高(cm)",fontsize=14)plt.ylabel("體重(kg)",fontsize=14)plt.show()【例9.13】生成500個符合標準正態(tài)分布的隨機數(shù)，作為數(shù)據(jù)源，繪制散點圖。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.random.randn(500)y=np.random.randn(500)plt.scatter(x,y)plt.show()9.2基本圖形繪制

5.散點圖在散點圖中，如果數(shù)據(jù)點太多，點和點會有重疊，對數(shù)據(jù)的解釋和分析就會變得困難?？梢圆扇≌{(diào)整透明度的方法，使數(shù)據(jù)點之間的差異更明顯一些。例如可將例9.11中第6行代碼plt.scatter(x,y)修改為plt.scatter(x,y,alpha=0.5,edgecolor='r')，作用是調(diào)整點的透明度，并設置點的邊緣顏色。9.2基本圖形繪制

5.散點圖9.2基本圖形繪制

6.箱線圖箱線圖又稱為盒式圖或箱形圖，是一種用作顯示一組數(shù)據(jù)分散情況資料的統(tǒng)計圖，因形狀如箱子而得名。箱形圖能顯示出一組數(shù)據(jù)的最大值、最小值、中位數(shù)及上、下四分位數(shù)，由五個數(shù)值點組成。（1）下邊緣：表示最小值。（2）下四分位數(shù)：又稱“第一四分位數(shù)”，等于該樣本中所有數(shù)值由小到大排列后第25%的數(shù)字。（3）中位數(shù)：又稱“第二四分位數(shù)”等于該樣本中所有數(shù)值由小到大排列后第50%的數(shù)字；（4）上四分位數(shù)：又稱“第三四分位數(shù)”等于該樣本中所有數(shù)值由小到大排列后第75%的數(shù)字。（5）上邊緣，表示最大值。

9.2基本圖形繪制

其中第三四分位數(shù)與第一四分位數(shù)的差距又稱四分位間距。6.箱線圖

9.2基本圖形繪制

在Matplotlib中通過boxplot()函數(shù)繪制箱線圖，plt.boxplot(x,notch=None,sym=None,vert=None,whis=None,positions=None,widths=None,patch_artist=None,meanline=None,showmeans=None,showcaps=None,showbox=None,showfliers=None,boxprops=None,labels=None,flierprops=None,medianprops=None,meanprops=None,capprops=None,whiskerprops=None)x：指定要繪制箱線圖的數(shù)據(jù)。notch：是否是凹口的形式展現(xiàn)箱線圖，默認非凹口。sym,：指定異常點的形狀，默認為+號顯示。vert：是否需要將箱線圖垂直擺放，默認垂直擺放。whis：指定上下邊緣與上下四分位的距離，默認為1.5倍的四分位差。positions：指定箱線圖的位置默認為[0,1,2…]。widths：指定箱線圖的寬度，默認值值為0.5。patch_artist：是否填充箱體的顏色。6.箱線圖9.2基本圖形繪制

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp

data=[np.random.normal(0,std,100)forstdinrange(1,4)]plt.boxplot(data)plt.show()【例9.14】繪制簡單箱線圖。6.箱線圖9.2基本圖形繪制

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdata=[np.random.normal(0,std,100)forstdinrange(1,4)]fig=plt.figure()ax1=fig.add_subplot(121)plt.boxplot(data,notch=True)#凹口的形式ax2=fig.add_subplot(122)plt.boxplot(data,notch=False,patch_artist=True)#非凹口的形式plt.show()【例9.15】繪制凹凸型箱線圖。6.箱線圖9.2基本圖形繪制

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfig=plt.figure()data=[np.random.normal(0,std,100)forstdinrange(1,4)]ax1=fig.add_subplot(121)plt.boxplot(data,vert=True)#箱型圖垂直擺放ax2=fig.add_subplot(122)plt.boxplot(data,vert=False)#箱型圖水平擺放plt.show()【例9.16】繪制垂直、水平箱線圖。6.箱線圖9.3高級圖形繪制雷達圖，也稱為蜘蛛圖或極坐標圖，是一種用于顯示多個變量之間相互關系的圖表形式。使用Pyplot模塊中的plot()函數(shù)繪制雷達圖。1.雷達圖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmplmpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']results=[{"大學英語":87,"高等數(shù)學":79,"離散數(shù)學":95,"計算機基礎":92,"C語言程序設計":85},{"大學英語":71,"高等數(shù)學":90,"離散數(shù)學":75,"計算機基礎":85,"C語言程序設計":90}]data_length=len(results[0])angles=np.linspace(0,2*np.pi,data_length,endpoint=False)labels=[keyforkeyinresults[0].keys()]score=[[vforvinresult.values()]forresultinresults]【例9.17】繪制表示成績分布的雷達圖。

1.雷達圖9.3高級圖形繪制score_a=np.concatenate((score[0],[score[0][0]]))score_b=np.concatenate((score[1],[score[1][0]]))angles=np.concatenate((angles,[angles[0]]))labels=np.concatenate((labels,[labels[0]]))#設置圖形的大小fig=plt.figure(figsize=(8,6),dpi=100)#新建一個子圖ax=plt.subplot(111,polar=True)#繪制雷達圖ax.plot(angles,score_a,color='r',linestyle='--',linewidth=3)ax.plot(angles,score_b,color='b')#設置雷達圖中每一項的標簽顯示

1.雷達圖9.3高級圖形繪制ax.set_thetagrids(angles*180/np.pi,labels)#設置雷達圖的0度起始位置ax.set_theta_zero_location('N')#設置雷達圖的坐標刻度范圍ax.set_rlim(0,100)#設置雷達圖的坐標值顯示角度，相對于起始角度的偏移量ax.set_rlabel_position(270)ax.set_title("第一學期成績")plt.legend(["徐同學","張同學"],loc='best')plt.show()9.3高級圖形繪制1.雷達圖9.3高級圖形繪制流線圖是流向圖的變體，用來展示流體在平面上的流動方向和速度分布，以及場梯度的變化情況。Matplotlib中使用streamplot()函數(shù)繪制流圖：streamplot(x_grid,y_grid,x_vec,y_vec,density=spacing)x_grid、y_grid：繪圖網(wǎng)格的x坐標和y坐標。

x_vec、y_vec：在每個網(wǎng)格點處的流場速度矢量的x分量和y分量。density：表示流線的密度。2.流線圖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.arange(0,10)#生成數(shù)組y=np.arange(0,10)#生成數(shù)組u=np.ones((10,10))#設置x分量方向v=np.zeros((10,10))#設置y分量方向fig=plt.figure(figsize=(9,6))plt.streamplot(x,y,u,v,density=0.5)plt.show()【例9.18】繪制水平流圖。9.3高級圖形繪制2.流線圖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltw=3y,x=np.mgrid[-w:w:100j,-w:w:100j]u=x**2+yv=x-y**2fig=plt.figure(figsize=(9,6))plt.streamplot(x,y,u,v,density=1)plt.show()【例9.19】繪制不同密度的流圖。9.3高級圖形繪制2.流線圖9.3高級圖形繪制Matplotlib中使用seaborn模塊中的heatmap()函數(shù)繪制熱力圖：seaborn.heatmap(data,vmin=None,vmax=None,cmap=None,center=None,robust=False,annot=None,fmt='.2g',annot_kws=None,linewidths=0,linecolor='white',cbar=True,cbar_kws=None,cbar_ax=None,square=False,xticklabels='auto',yticklabels='auto',mask=None,ax=None,**kwargs)data：要顯示的數(shù)據(jù)。vmin,vmax：顯示的數(shù)據(jù)值的最大和最小值的范圍。cmap：設置顏色映射方案的名稱或顏色映射對象。center：指定色彩的中心值。xticklabels、yticklabels：設置x軸和y軸刻度標簽的顯示方式。3.熱力圖importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportseabornassnsuniform_data=np.random.rand(10,12)#生成隨機數(shù)據(jù)ax=sns.heatmap(uniform_data,vmin=0,vmax=1)plt.show()【例9.20】繪制熱力圖。9.3高級圖形繪制3.熱力圖9.3高級圖形繪制Matplotlib中繪制極坐標圖可以使用plot函數(shù)，也可以使用polar()函數(shù)。polar()函數(shù)的一般形式為：

polar(theta,r,**kwargs)theta：極坐標中的角度值，可以是一個數(shù)組或列表。r：極坐標中的徑向值，可以是一個數(shù)組或列表。**kwargs：用于自定義線標簽、線寬、顏色等特性。4.極坐標圖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.arange(1,20)#生成數(shù)組fig=plt.figure()#創(chuàng)建畫布#在畫布上添加1個子塊，標定繪圖位置ax=fig.add_subplot(1,1,1,projection='polar')plt.polar(x,'ro')#繪制極坐標圖plt.show()【例9.21】繪制一個簡單的極坐標圖。9.3高級圖形繪制4.極坐標圖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.arange(1,11)