python繪圖前準備

 NumPy 安装

pip3 install --user numpy scipy matplotlib

補充安裝

pip install msvc-runtime

測試用程式碼

import numpy as np

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

import matplotlib.pyplot as plt

# Dataset generation

a, b, c = 10., 28., 8. / 3.

def lorenz_map(x, dt = 1e-2):

    x_dt = np.array([a * (x[1] - x[0]), x[0] * (b - x[2]) - x[1], x[0] * x[1] - c * x[2]])

    return x + dt * x_dt

points = np.zeros((2000, 3))

x = np.array([.1, .0, .0])

for i in range(points.shape[0]):

    points[i], x = x, lorenz_map(x)

# Plotting

fig = plt.figure()

ax = fig.gca(projection = '3d')

ax.set_xlabel('X axis')

ax.set_ylabel('Y axis')

ax.set_zlabel('Z axis')

ax.set_title('Lorenz Attractor a=%0.2f b=%0.2f c=%0.2f' % (a, b, c))

ax.scatter(points[:, 0], points[:, 1],points[:, 2], zdir = 'z', c = 'c')

plt.show()

#程式碼修改

ax = fig.gca(projection = '3d') 改成

ax = fig.add_subplot(projection = '3d')

參考網址：

https://tw511.com/a/01/37022.html

繪圖參數

plt.figure(figsize=(7,5))   # 顯示圖框架大小

plt.style.use("ggplot")     # 使用ggplot主題樣式

plt.xlabel("Number of cars", fontweight = "bold")                  #設定x座標標題及粗體

plt.ylabel("Number of passengers(million)", fontweight = "bold")   #設定y座標標題及粗體

plt.title("Scatter of Number of cars and Number of passengers(million)",

          fontsize = 15, fontweight = "bold")        #設定標題、字大小及粗體

plt.scatter(bus["number of cars"],                    # x軸資料

            bus["number of passengers(million)"],     # y軸資料

            c = "m",                                  # 點顏色

            s = 50,                                   # 點大小

            alpha = .5,                               # 透明度

            marker = "D")                             # 點樣式

plt.savefig("Scatter of Number of cars and Number of passengers(million).jpg")   #儲存圖檔

plt.close()      # 關閉圖表

參數	說明
x	必填，第一組數據 ( x 軸 )。
y	必填，第二組數據 ( y 軸 )。
c	資料點的顏色，支援陣列資料 ( 除了十六進位色碼，也可填入顏色代碼，例如 r、g、b、m、c、y...等，參考：color 列表 )。
s	資料點的尺寸，預設和資料同大小，支援陣列資料。
marker	資料點樣式，預設圓點 ( 資料點樣式代碼為 .、,、o、v...等，參考：markers 列表 )。
cmap	顏色地圖，如果 c 為數據資料，會根據 c 的數據對應指定顏色 ( 參考：colormaps )。
vmin	對照顏色地圖的最小值。
vmax	對照顏色地圖的最大值。
alpha	資料點透明度，預設 1，範圍 0 ( 完全透明 ) ～ 1 ( 完全不透明 )。
linewidths	資料點外框粗細，預設無外框，支援陣列資料。
edgecolors	資料點外框顏色，預設無外框，顏色設定等同 c。