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可以使用 Python 包管理器 pip 来安装 Matplotlib:
pip install matplotlib
import matplotlib
print(matplotlib.__version__)
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
# 绘制折线图
plt.plot(x, y, marker='o')
plt.title("折线图示例")
plt.xlabel("X轴")
plt.ylabel("Y轴")
plt.grid(True)
plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据
categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
values = [5, 7, 3, 8, 4]
# 绘制柱状图
plt.bar(categories, values, color='skyblue')
plt.title("柱状图示例")
plt.xlabel("类别")
plt.ylabel("值")
plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据
x = [5, 7, 8, 7, 2, 17, 2, 9, 4, 11, 12, 9, 6]
y = [99, 86, 87, 88, 100, 86, 103, 87, 94, 78, 77, 85, 86]
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, color='red')
plt.title("散点图示例")
plt.xlabel("X轴")
plt.ylabel("Y轴")
plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据
labels = 'A', 'B', 'C', 'D'
sizes = [15, 30, 45, 10]
explode = (0.1, 0, 0, 0) # 突出显示第一个扇区
# 绘制饼图
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%',shadow=True, startangle=140)
plt.title("饼图示例")
plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
data = np.random.randn(1000)
# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=30, edgecolor='black', alpha=0.75)
plt.title("直方图示例")
plt.xlabel("值")
plt.ylabel("频率")
plt.grid(True)
plt.show()
最后此篇关于数据分析---matplotlib模块的使用的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于数据分析---matplotlib模块的使用的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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