python画图代码大全

以下是一些常见的Python画图库和示例代码：

1. Matplotlib

Matplotlib是Python中最常用的绘图库之一。它支持各种2D和3D绘图，并且可以生成各种格式的图像。

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(x)

# 绘制图像
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_title('Sine Wave')
plt.show()

2. Seaborn

Seaborn是一个基于Matplotlib的高级数据可视化库。它提供了一些更高级的绘图功能，如自动调整颜色、样式和轴标签。

示例代码：

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 生成数据
tips = sns.load_dataset("tips")

# 绘制图像
sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
plt.show()

3. Plotly

Plotly是一个交互式数据可视化库，支持各种2D和3D绘图。它可以生成交互式图表、地图和报告。

示例代码：

import plotly.graph_objects as go

# 生成数据
x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y = [0, 1, 3, 2, 4, 5]

# 绘制图像
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y, mode='markers'))
fig.show()

4. Bokeh

Bokeh是一个交互式数据可视化库，支持各种2D和3D绘图。它可以生成交互式图表、地图和报告。

示例代码：

from bokeh.plotting import figure, output_file, show

# 生成数据
x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y = [0, 1, 3, 2, 4, 5]

# 绘制图像
p = figure(title='Scatter Plot')
p.scatter(x, y)
output_file('scatter.html')
show(p)

以上是一些常见的Python画图库和示例代码，你可以选择根据自己的需求选择适合自己的库进行绘图。