绘制折线图时，可以使用plot()函数。plot()函数有许多的参数，比较常用的有以下几个：

• x 代表x轴。

• y 代表y轴。

• color 表示线的颜色。
  

• linestyle 表示线的样式。

• linewidth 表示线的宽度。

• marker 表示线中每个数据点的形状。

以下看一个示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig=plt.figure(figsize=(6,4))
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
x=np.array([1,2,3,4,5,6])
y=np.array([56,885,457,695,1254,265])
ax.plot(x,y)
plt.show()

绘制的图形为：

散列点就是将数据以点的形式标注于图上，但不会连接起来。可以使用scatter()函数来绘制散列点。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig=plt.figure(figsize=(6,4))
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
x=np.array([1,2,3,4,5,6])
y=np.array([56,885,457,695,1254,265])
ax.scatter(x,y)
plt.show()

绘制的图形为：

气泡图与散列点图类似，散列点图的每个点大小一样，但是气泡图的每个点的大小不一致。同样使用scatter()函数来实现，但要设置参数s，使每个点大小不一。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig=plt.figure(figsize=(6,4))
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
x=np.array([1,2,3,4,5,6])
y=np.array([56,885,457,695,1254,265])
setsize=y*0.1  # 根据y轴数据设置点的不同大小
ax.scatter(x,y,s=setsize)
plt.show()

绘制的图形为：

绘制柱状图可以使用bar()函数来实现。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig=plt.figure(figsize=(6,4))
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
x=np.array([1,2,3,4,5,6])
y=np.array([56,885,457,695,1254,265])
ax.bar(x,y)
plt.show()

绘制的图形为：

条形图与柱状图类似，但是x轴和y轴进行了调换。通常使用barh()函数来绘制条形图。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig=plt.figure(figsize=(6,4))
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
x=np.array([1,2,3,4,5,6])
y=np.array([56,885,457,695,1254,265])
ax.barh(x,y)
plt.show()

绘制的图形为：

要绘制面积图，可以使用stackplot()函数来实现。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig=plt.figure(figsize=(6,4))
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
x=np.array([1,2,3,4,5,6])
y=np.array([56,885,457,695,1254,265])
ax.stackplot(x,y)
plt.show()

绘制的图形为：

雷达图用于评价某一事物的优缺点，可以使用polar()函数来绘制雷达图。polar()函数主要有5个重要的参数：

• theta 表示每个点在极坐标系中的角度。

• r 表示每个点在极坐标系中的半径。

• color 表示连接线的颜色。

• marker 表示点的形状。

• linewidth 表示连接线的宽度。
  

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
theta=[i*np.pi/4 for i in range(9)]
r = [7,8,6,9,8,6,7,8,7]
plt.polar(theta, r, marker='o',color='red',linewidth=3)
plt.show()

绘制的图形为：

饼图常用于表示占比情况。可以使用pie()函数来绘制饼图，其参数较多，常用的主要有：

• x 表示待绘图的数据。

• labels 表示每一块的标签。

• explode 表示每一块距离圆心的距离。

• colors 表示每一块的颜色。

• radius 表示饼图的半径。

下面是一个示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig=plt.figure(figsize=(6,4))
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
x=np.array([878,88,395,726,56,12])
labels=['January','February','March','April','May','June']
ax.pie(x,labels=labels)
plt.show()

绘制的图形为：

箱形图用于反映数据离散程度，可以使用boxplot()函数来绘制箱形图，其主要参数为：

• x 表示待绘图的数据。

• vert 表示箱形图的方向，值为True时为纵向；False时为横向，默认是True。

• widths 表示箱形图的宽度。

• labels 表示箱形图的标签。

示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig=plt.figure(figsize=(6,4))
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
record1=np.array([878,88,395,726,56,12])
record2=np.array([873,881,526,256,56,154])
x=[record1,record2]
labels=['record1','record2']
ax.boxplot(x,labels=labels)
plt.show()

绘制的图形为：