python中matplotlib.pyplot各类图像的代表，比如说散点图是scatter

matplotlib.pyplot是一个用于绘制图形的Python库，其中包含了多种类型的图像绘制函数。以下是一些常见的图像类型及其对应的绘制函数：

- 散点图：scatter
- 折线图：plot
- 条形图：bar
- 直方图：hist
- 饼图：pie
- 箱线图：boxplot
- 热力图：imshow

当然，matplotlib.pyplot还包含了许多其他类型的图像绘制函数，可以根据具体需求进行查找和调用。

相关问题

使用 matplotlib.pyplot.scatter 函数绘制经纬度散点图的具体代码

以下是使用 matplotlib.pyplot.scatter 函数绘制经纬度散点图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 经度和纬度数据
longitude = [116.4074, 121.4737, 113.2644, 113.5575, 104.0657]
latitude = [39.9042, 31.2304, 23.1291, 22.3964, 30.6595]

# 绘制散点图
plt.scatter(longitude, latitude)

# 设置坐标轴范围
plt.xlim(100, 130)
plt.ylim(20, 50)

# 设置坐标轴标签
plt.xlabel('Longitude')
plt.ylabel('Latitude')

# 显示图形
plt.show()

这段代码可以绘制出经度和纬度数据对应的散点图，并设置坐标轴范围和标签。

帮我修改错误import pandas import pandas as pd import np import numpy np_load_old = np.load np.load = lambda *a,**k: np_load_old(*a, allow_pickle=True, **k) import matplotlib.pyplot matplotlib.pyplot.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' matplotlib.pyplot.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data = numpy.load('D:\\temp\\test\\国民经济核算季度数据.npz') name = data['columns'] values = data['values'] matplotlib.pyplot.figure(figsize = (8,7)) matplotlib.pyplot.scatter(values[:,0],values[:,3], marker = 'o',c = '#0099FF') matplotlib.pyplot.scatter(values[:,0],values[:,4], marker = '*',c = '#00FF00') matplotlib.pyplot.scatter(values[:,0],values[:,5], marker = '+',c = '#FF3300') matplotlib.pyplot.xlabel('年份') matplotlib.pyplot.ylabel('生产总值（亿元）') matplotlib.pyplot.xticks(range(0,70,4),values[range(0,70,4),1],rotation=45) matplotlib.pyplot.title('2000-2017年各产业季度生产总值散点图') matplotlib.pyplot.legend(['第一产业','第二产业','第三产业']) matplotlib.pyplot.savefig('D:\\temp\\test\\2022231168许开国c.png') matplotlib.pyplot.show name1 = pandas.DataFrame(list(data['columns'])) values1 = pandas.DataFrame(list(data['values'])) with pd.ExcelWriter('D:\\temp\\test\\2022231201许开国c.xlsx') as writer: name1.to_excel(writer, sheet_name= 'Sheet1', index=False, header=True) values1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False, header=True)

以下是修改过的代码，其中主要是将numpy和pandas的导入方式进行了修改，并且在matplotlib.pyplot的导入语句中添加了as关键字，以便在使用时不需要使用完整的模块名：

import pandas as pd 
import numpy as np 

np_load_old = np.load 
np.load = lambda *a,**k: np_load_old(*a, allow_pickle=True, **k) 

import matplotlib.pyplot as plt 
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' 
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 

data = np.load('D:\\temp\\test\\国民经济核算季度数据.npz') 
name = data['columns'] 
values = data['values'] 

plt.figure(figsize = (8,7)) 
plt.scatter(values[:,0],values[:,3], marker = 'o',c = '#0099FF') 
plt.scatter(values[:,0],values[:,4], marker = '*',c = '#00FF00') 
plt.scatter(values[:,0],values[:,5], marker = '+',c = '#FF3300') 
plt.xlabel('年份') 
plt.ylabel('生产总值（亿元）') 
plt.xticks(range(0,70,4),values[range(0,70,4),1],rotation=45) 
plt.title('2000-2017年各产业季度生产总值散点图') 
plt.legend(['第一产业','第二产业','第三产业']) 
plt.savefig('D:\\temp\\test\\2022231168许开国c.png') 
plt.show() 

name1 = pd.DataFrame(list(data['columns'])) 
values1 = pd.DataFrame(list(data['values'])) 

with pd.ExcelWriter('D:\\temp\\test\\2022231201许开国c.xlsx') as writer: 
    name1.to_excel(writer, sheet_name= 'Sheet1', index=False, header=True) 
    values1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False, header=True)

这样的话，你便可以在运行程序时直接使用pd和np作为pandas和numpy的别名，使用plt来代替matplotlib.pyplot。