python函数作图代码

### Matplotlib 散点图绘制

以下是使用 `matplotlib` 库绘制简单散点图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)

plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(x, y, color='blue', marker='o', label='Random Data')
plt.title('Scatter Plot Example')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

这段代码展示了如何利用 `matplotlib` 创建并自定义一个散点图，包括设置图表尺寸、颜色、标记样式以及添加标题和轴标签等内容[^1]。

### 结合 Seaborn 和 Matplotlib 绘制饼图

虽然 Seaborn 没有专门用于绘制饼图的功能，但是可以通过组合 Seaborn 的风格设定与 Matplotlib 提供的基础绘图功能实现饼图的绘制。具体做法如下所示：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.set(style="whitegrid")  # 设置全局样式

labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'
sizes = [15, 30, 45, 10]

fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
ax.axis('equal')  
plt.show()

此段代码先通过调用 `seaborn.set()` 方法设置了整体视觉效果，再借助于 `matplotlib.pyplot.pie()` 来完成实际的饼状分布展示[^2]。

### 使用 Seaborn 进行折线图绘制

对于希望快速生成美观且易于理解的时间序列或其他连续变量关系可视化的需求来说，Seaborn 是非常理想的选择之一。下面给出了一段基于给定数据集构建单条折线图的例子：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.set(rc={"axes.facecolor": "#FFF9ED", "figure.facecolor": "#FFF9ED"})
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 5, 3, 7]

sns.lineplot(x=x, y=y)
plt.title('折线图示例')
plt.xlabel('X轴标签')
plt.ylabel('Y轴标签')
plt.show()

这里不仅实现了基本线条渲染，还进一步调整了背景色调，并解决了可能存在的中文显示问题[^3]。