import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# evenly sampled time at 200ms intervals

t = np.arange(0., 5., 0.2)

# red dashes, blue squares and green triangles

plt.plot(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'g^')

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

n = 20  # 生成 20 个点

x = np.random.rand(n)

y = np.random.rand(n)

plt.scatter(x, y, s=100, c='r', marker='*', alpha=0.3)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

# 颜色用 [0,1] 之间的浮点数表示，四个分量按顺序分别为 (red, green, blue, alpha)，其中 alpha 透明度可省略

plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], color=(0.1, 0.2, 0.5))

plt.plot([4, 5, 6], [1, 2, 3], color=(0.1, 0.2, 0.5, 0.5))

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

# 用十六进制颜色码表示，同样最后两位表示透明度，可省略

plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], color='#0f0f0f')

plt.plot([4, 5, 6], [1, 2, 3], color='#0f0f0f80')

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

# 当只有一个位于 [0,1] 的值时，表示灰度色阶

plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], color='0.1')

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

X = np.linspace(0, 1, 100)

Y1 = np.sqrt(X)

Y2 = X

Y3 = X * X

Y4 = X * X * X

plt.plot(X, Y1, color="lightcoral", linewidth=3.0, linestyle="-", label=r"$y_1=\sqrt{x}$")

plt.plot(X, Y2, color="burlywood", linewidth=3.0, linestyle="--", label=r"$y_2=x$")

plt.plot(X, Y3, color="mediumturquoise", linewidth=3.0, linestyle="-.", label=r"$y_3=x^2$")

plt.plot(X, Y4, color="mediumpurple", linewidth=3.0, linestyle=":", label=r"$y_4=x^3$")

# 常见的 legend 的 loc 位置还有 best, upper right, upper left, lower left, lower right,

# right, center left, center right, lower center, upper center, center，

# 其中 best 表示将标签加载到 python 认为最佳的位置。

plt.legend(loc="best")

# x、y 坐标以及标题

plt.xlabel('x', fontsize=18)

plt.ylabel('y', fontsize=18)

plt.title(r'$f(x)=\sqrt{x},x,x^2,x^3$', fontsize=18)

# 设置坐标范围

plt.ylim(-1, 3)

plt.xlim(-1, 3)

plt.show()

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 画第 1 个图：折线图

plt.subplot(221)

x = np.arange(1, 100)

plt.plot(x, x * x)

# 画第 2 个图：散点图

plt.subplot(222)

plt.scatter(np.arange(0, 10), np.random.rand(10))

# 画第 3 个图：饼图

plt.subplot(223)

plt.pie(x=[15, 30, 45, 10], labels=list('ABCD'), autopct='%.0f', explode=[0, 0.05, 0, 0])

# 画第 4 个图：条形图

plt.subplot(224)

plt.bar([20, 10, 30, 25, 15], [25, 15, 35, 30, 20], color='b')

plt.show()

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

fig,subs=plt.subplots(2,2)

# 画第 1 个图：折线图

x=np.arange(1,100)

subs[0][0].plot(x,x*x)

# 画第 2 个图：散点图

subs[0][1].scatter(np.arange(0,10), np.random.rand(10))

# 画第 3 个图：饼图

subs[1][0].pie(x=[15,30,45,10],labels=list('ABCD'),autopct='%.0f',explode=[0,0.05,0,0])

# 画第 4 个图：条形图

subs[1][1].bar([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b')

plt.show()

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()

# 画第 1 个图：折线图

ax1 = fig.add_subplot(221)

x = np.arange(1, 100)

ax1.plot(x, x * x)

# 画第 2 个图：散点图

ax2 = fig.add_subplot(222)

ax2.scatter(np.arange(0, 10), np.random.rand(10))

# 画第 3 个图：饼图

ax3 = fig.add_subplot(223)

ax3.pie(x=[15, 30, 45, 10], labels=list('ABCD'), autopct='%.0f', explode=[0, 0.05, 0, 0])

# 画第 4 个图：条形图

ax4 = fig.add_subplot(224)

ax4.bar([20, 10, 30, 25, 15], [25, 15, 35, 30, 20], color='b')

plt.show()

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 画第 1 个图：折线图

plt.subplot(221)

x = np.arange(1, 100)

plt.plot(x, x * x)

# 画第 2 个图：散点图

plt.subplot(222)

plt.scatter(np.arange(0, 10), np.random.rand(10))

# 画第 3 个图：条形图

# 前面的两个图占了 221 和 222 的位置，如果想在下面只放一个图，得把前两个当成一列，即 2 行 1 列第 2 个位置

plt.subplot(212)

plt.bar([20, 10, 30, 25, 15], [25, 15, 35, 30, 20], color='b')

plt.show()

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('classic')

# 画第 1 个图：折线图

plt.subplot(221)

x = np.arange(1, 100)

plt.plot(x, x * x)

# 画第 2 个图：散点图

plt.subplot(222)

plt.scatter(np.arange(0, 10), np.random.rand(10))

# 画第 3 个图：条形图

# 前面的两个图占了 221 和 222 的位置，如果想在下面只放一个图，得把前两个当成一列，即 2 行 1 列第 2 个位置

plt.subplot(212)

plt.bar([20, 10, 30, 25, 15], [25, 15, 35, 30, 20], color='b')

plt.show()