python绘画数据

Ⅰ 怎么用python画数据分布直方图

计算频数：
给定一个序列t：
hist = {}
for x in t:
hist[x] = hist.get(x,0)+1
得到的结果是一个将值映射到其频数的字典。将其除以n即可把频数转换成频率，这称为归一化：
n = float(len(t))
pmf = {}
for x, freq in hist.items():
pmf[x] = freq/n

绘制直方图：
Vals, freqs = hist.Render()
rectangles = pyplot.bar(vals, freqs)
pyplot.show()

绘制概率质量函数：
采用柱状图，可以用pyplot.bar或myplot.Hist。如果Pmf中的值不多，柱状图就比较合适
采用折线图，可以用pyplot.plot或者myplot.Pmf。如果Pmf中的值较多，且比较平滑，折线图就比较合适。

*百分比差异图
直观显示两组数据的分布差异，详见教材。

Ⅱ python 怎么将数据用matplotlib画出来

matplotlib的pyplot子库提供了和matlab类似的绘图API，方便用户快速绘制2D图表。例子：

# coding=gbk
'''
Created on Jul 12, 2014
python 科学计算学习：numpy快速处理数据测试
@author: 皮皮
'''
import string

Ⅲ Python如何运用matplotlib库绘制3D图形

3D图形在数据分析、数据建模、图形和图像处理等领域中都有着广泛的应用，下面将给大家介绍一下如何在Python中使用 matplotlib进行3D图形的绘制，包括3D散点、3D表面、3D轮廓、3D直线（曲线）以及3D文字等的绘制。

准备工作：

python中绘制3D图形，依旧使用常用的绘图模块matplotlib，但需要安装mpl_toolkits工具包，安装方法如下：windows命令行进入到python安装目录下的Scripts文件夹下，执行： pip install --upgrade matplotlib即可；Linux环境下直接执行该命令。

安装好这个模块后，即可调用mpl_tookits下的mplot3d类进行3D图形的绘制。

下面以实例进行说明。

1、3D表面形状的绘制

这段代码是绘制一个3D的椭球表面，结果如下：

2、3D直线（曲线）的绘制

这段代码用于绘制一个螺旋状3D曲线，结果如下：

3、绘制3D轮廓

绘制结果如下：

相关推荐：《Python视频教程》

4、绘制3D直方图

绘制结果如下：

5、绘制3D网状线

绘制结果如下：

6、绘制3D三角面片图

绘制结果如下：

7、绘制3D散点图

绘制结果如下：

Ⅳ 怎样用python对csv的一行数据进行画图。

不知道你的一行数据是怎样的，或者说想画什么图。如果说一行数据都是数字，你可以用matplotlib去画，一般画图都需要x轴y轴两种，你可以把你的那一行数据作为y轴，x轴用0到n ，n是数据长度。

Ⅳ 怎么用python绘图

你可以使用numpy和matplotlab这两个库来实现的你功能。

你的图可以参考：

http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/histogram_percent_demo.html

importmatplotlib
fromnumpy.randomimportrandn
importmatplotlib.pyplotasplt
frommatplotlib.tickerimportFuncFormatter

defto_percent(y,position):
#Ignorethepassedinposition.
#ticklocations.
s=str(100*y)

#
ifmatplotlib.rcParams['text.usetex']==True:
returns+r'$\%$'
else:
returns+'%'

x=randn(5000)

#Makeanormedhistogram.It'llbemultipliedby100later.
plt.hist(x,bins=50,normed=True)

#_percent.Thismultipliesallthe
#defaultlabelsby100,makingthemallpercentages
formatter=FuncFormatter(to_percent)

#Settheformatter
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(formatter)

plt.show()

最主要的就是x轴和y轴的处理，我按照对数算了一下你提供的数据，好像和这个图效果不一样。

如果解决了您的问题请采纳！
如果未解决请继续追问

Ⅵ python多维数据怎么绘制散点图

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()

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()24252627

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))。

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Ⅶ python怎么用列表中的数据画图

可以在matplotlib的文档中找到各种图表类型，由于根据特定布局创建Figure和subplot是一件常见的任务，于是便出现一个更为方便的方法：
plt.subplots,它可以创建一个新的Figure，且返回一个含有已创建的subplot对象的numpy数组。