用python画图代码大全，python判断分数登记

使用Python画图是数据分析和可视化中必不可少的一环。Python中有很多用于画图的库，其中最流行的是Matplotlib。Matplotlib是一个基于Python的2D绘图库，主要用于创建静态，动态和交互式可视化图表。Matplotlib的图表种类非常多，涵盖了几乎所有基本的绘图需求。本文将介绍Matplotlib库的基本用法及一些绘图实例。

Matplotlib的基本元素

Matplotlib的基本元素包括：Figure、Axes、X轴、Y轴、坐标轴标签、图例等。在开始使用Matplotlib作图之前，我们需要了解这些元素的概念。

Figure

Figure是图形的容器。一个Figure对象可以包含多个子图（Axes），可以通过Figure对象设置整个图像的属性。

Axes

Axes指图形的坐标轴部分。每个Axes对象都包含X轴和Y轴。在Axes对象中，我们可以绘制数据点、线图、直方图等等。

X轴

X轴通常是一条横向的线，表示我们所绘图形的水平方向。X轴会根据我们绘制的数据自动调整。

Y轴

Y轴通常是一条纵向的线，表示我们所绘图形的垂直方向。Y轴会根据我们绘制的数据自动调整。

坐标轴标签

坐标轴标签是用于描述坐标轴上的数据类型和单位的文本。坐标轴标签可以包括坐标轴名称和刻度标签。

图例

图例解释了绘图中每个元素的含义。每个元素在绘制时可以被赋予一个“label”属性，用于后续绘制图例。

Matplotlib常用的绘图函数

1. 折线图

折线图是一种用于显示数据变化趋势的统计图表。Matplotlib提供的“plot()”函数可以用于绘制折线图。

例如，我们可以使用以下代码绘制一张折线图：

``` python

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 生成数据

x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)

y = np.sin(x)

# 绘制折线图

plt.plot(x, y)

# 设置图形属性

plt.title('sin function')

plt.xlabel('x')

plt.ylabel('y')

# 显示图形

plt.show()

```

代码中使用了numpy库生成了一组数据，并使用plot()函数绘制了一个sin函数的折线图。

2. 散点图

散点图是一种用于比较两个变量之间关系的图表。Matplotlib提供的“scatter()”函数可以用于绘制散点图。

例如，我们可以使用以下代码绘制一张散点图：

``` python

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 生成数据

x = np.random.rand(50)

y = np.random.rand(50)

colors = np.random.rand(50) # 为每个点设置不同的颜色

# 绘制散点图

plt.scatter(x, y, s=100, c=colors, alpha=0.5, marker='o', edgecolors='none')

# 设置图形属性

plt.title('scatter plot')

plt.xlabel('x')

plt.ylabel('y')

# 显示图形

plt.show()

```

代码中使用了numpy库生成了一组随机数据，并使用scatter()函数绘制了一个散点图。

3. 直方图

直方图是用于表示数据分布情况的一种统计图表。Matplotlib提供的“hist()”函数可以用于绘制直方图。

例如，我们可以使用以下代码绘制一张直方图：

``` python

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 生成数据

data = np.random.randn(1000)

# 绘制直方图

plt.hist(data, bins=30, normed=True, alpha=0.5, color='b')

# 设置图形属性

plt.title('histogram')

plt.xlabel('value')

plt.ylabel('frequency')

# 显示图形

plt.show()

```

代码中使用了numpy库生成了一组随机数据，并使用hist()函数绘制了一个直方图。

4. 条形图

条形图：显示各个类别的数据大小，便于比较不同类别之间的数量大小差异。Matplotlib提供的“bar()”函数可以用于绘制条形图。

例如，我们可以使用以下代码绘制一张条形图：

``` python

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 生成数据

data = np.random.randint(1, 10, 5)

# 绘制条形图

plt.bar(range(len(data)), data)

# 设置图形属性

plt.title('bar chart')

plt.xlabel('category')

plt.ylabel('value')

plt.xticks(range(len(data)), ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])

# 显示图形

plt.show()

```

代码中使用了numpy库生成了一组随机数据，并使用bar()函数绘制了一个条形图。

Python判断分数登记

本文将介绍如何使用Python编写一个分数登记程序。具体来说，我们将编写一个可以实现以下功能的程序：

输入一个分数，判断该分数所属的等级，并输出对应的等级名称。

首先，我们需要定义分数与等级名称之间的对应关系。我们可以使用Python的字典数据类型来存储这些对应关系。

接着，我们可以使用Python的if语句来判断输入分数的等级，并返回对应的等级名称。

具体实现方法如下：

``` python

# 定义分数等级对应的名称

score_grade = {100: 'A+', 90: 'A', 80: 'B', 70: 'C', 60: 'D', 0: 'E'}

# 读入分数

score = int(input('请输入分数：'))

# 判断分数等级

if score > 100 or score < 0:

print('输入错误！')

elif score >= 90:

print('该分数等级为：', score_grade[100])

elif score >= 80:

print('该分数等级为：', score_grade[90])

elif score >= 70:

print('该分数等级为：', score_grade[80])

elif score >= 60:

print('该分数等级为：', score_grade[70])

else:

print('该分数等级为：', score_grade[0])

```

代码中首先定义了分数等级对应的名称，并使用input()函数读入一个分数。接着，使用if语句判断输入分数的等级，并返回对应的等级名称。

总结

本文介绍了Matplotlib库的基本用法和一些常用的绘图方法。同时，本文还介绍了如何使用Python编写一个分数登记程序。绘图和分数登记都是数据分析中常用的操作，透彻掌握这些方法对提升数据分析能力具有重要意义。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.37seo.cn/