本文目录一览：
无所不能的python编程是怎么快速画图的呢
python绘图工具有很多，常用的turtle海龟绘图体系，只要引入import
turtle就可以无需安装
怎么用python绘图
你可以使用numpy和matplotlab这两个库来实现的你功能。
你的图可以参考：
import matplotlib
from numpy.random import randn
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import FuncFormatter
def to_percent(y, position):
# Ignore the passed in position. This has the effect of scaling the default
# tick locations.
s = str(100 * y)
# The percent symbol needs escaping in latex
if matplotlib.rcParams['text.usetex'] == True:
return s + r'$\%$'
else:
return s + '%'
x = randn(5000)
# Make a normed histogram. It'll be multiplied by 100 later.
plt.hist(x, bins=50, normed=True)
# Create the formatter using the function to_percent. This multiplies all the
# default labels by 100, making them all percentages
formatter = FuncFormatter(to_percent)
# Set the formatter
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(formatter)
plt.show()
最主要的就是x轴和y轴的处理，我按照对数算了一下你提供的数据，好像和这个图效果不一样。
如果解决了您的问题请采纳！
如果未解决请继续追问
Python语言画图
1）首先Python画图与WING IDE无关，最简单的是使用Tkinter画图
2）画出单词有很多方法，最笨的是用划线方式一笔一笔的画。其次是直接输出文本，但意义不大。另外一种方法是调用图片，你可以在图片上任意画好东西后显示出来。
3）代码示例：（这个例子就画了个简单的字母P）
from Tkinter import *
root=Tk()
root.title('Drawing Example')
canvas=Canvas(root,width=200,height=160,bg='white')
canvas.create_line(10,10,100,70)
canvas.create_line(10,10,40,10)
canvas.create_line(40,10,40,40)
canvas.create_line(10,40,40,40)
canvas.pack()
root.mainloop()
如何用python画冰墩墩？
随着北京冬奥会的开幕，吉祥物“ 冰墩墩”可是火出了圈，销售“ 冰墩墩”的店铺排起了长龙，用python可以绘画冰墩墩吗？当然是可以的。很多小伙伴在求python代码，下面就是源码啦，大家赶紧用python实现冰墩墩吧，彻底实现一人一墩。
一、python实现冰墩墩步骤：
1、安装python环境；
2、在桌面创建文本文件，将下面的代码复制粘贴进去；
3、将创建文件的格式修改为.py
4、双击运行就可以啦！
二、python实现冰墩墩源代码：
import turtle
turtle.title('Python（冰墩墩）')
turtle.speed(40) # 可以自己调节速度
# 左手
turtle.penup()
turtle.goto(177, 112)
turtle.pencolor("lightgray")
turtle.pensize(3)
turtle.fillcolor("white")
turtle.begin_fill()
turtle.pendown()
turtle.setheading(80)
turtle.circle(-45, 200)
turtle.circle(-300, 23)
turtle.end_fill()
# 左手内
turtle.penup()
turtle.goto(182, 95)
turtle.pencolor("black")
更多源码点击下方链接查看
python画冰墩墩源代码
如何用python绘制简单条形图？
如何用python绘制简单条形图呢？这里离不开matplotlib的使用。
条形图是数据可视化图形中很基础也很常用的一种图，简单解释下：条形图也叫长条图（英语：bar chart），亦称条图（英语：bar graph）、条状图、棒形图、柱状图、条形图表，是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列，或用多维方式表达。
那么一个普通的条形图是长什么样子的呢？
当！当！当！就是下图的这个样子：
图先亮出来啦，接下来研究这个图是怎么画的吧，先看一下原数据长什么样子：
实际画图的流程和画折线图很相近，只是用到的画图函数不一样，绘制条形图的函数plt.bar（）：
由于这只是最简单的一个条形图，实际上条形图的函数plt.bar（）还有不少可以探索的参数设置，和对折线图函数plt.plot()的探索差不多，有兴趣的孩子可以自己去进行探索哦。
按照条形长短进行排序展示的条形图
当然也可以有其他的设置，比如说上图中的线条高低参差不齐，这是因为x轴的数据是按照学校名称进行排序的，那么可不可以按照分数的高低进行排序呢？也就是让所有的长方形按照从高到矮或者从矮到高的顺序进行排列？
当然可以啦！这里需要强调的是，条的高低排列等信息都是来源于原数据的，要想让条形的顺序发生改变，需要对画图的来源数据进行更改呢！
把原数据逆序排序后截取前十名数据赋值给data_yuwen，作为新的数据源传入画图函数plt.bar()，画出来的图自然就不一样了。
先看一眼数据长什么样子：
根据这个数据源绘制出的图形如下，由于用来画图的数据进行了降序排序操作，所以生成条形图的条也会进行降序排序展示：
很多时候，我们常见的条形图还有另一种展现形式，那就是横向的条形图，比较火的那种动态条形图绝大多数也都是横向的条形图，那么横向的条形图如何绘制呢？
理解plt.bar()主要参数
其实也不难，只要清楚plt.bar()函数中主要参数的作用就可以了！条形图函数中有五个主要参数，分别是x，height，width，bottom，orientation。其中x控制的是每个条在x轴上位置，height控制的是每个条的长度，width控制的是每个条的宽度，bottom控制的是每个条在y轴方向的起始位置，orientation控制的是条形的方向，是纵向还是横向，默认是纵向的。
通过一个小例子理解下这几个参数的作用：
上边的几行代码输出的图形如下：
对比着代码和实际输出的条形图，各个主要参数的作用是不是一目了然啦？
横向条形图
理解了这几个参数作用后，纵向的条形图转换成横向的条形图就没什么难度了！
需要设置所有条形在x轴的位置都为0，也就全部从最左侧开始画条形;由于是横向条形图，所以实际上条的宽度显示的是数据大小，将width参数设置成原数据中的语文成绩；bottom控制每个条在y轴方向的起始位置，设置bottom=range（10）设置每个条形在y轴的起始位置各不相同避免有条形重叠；height控制的是每个条在y轴方向上的长度，条形图横向设置后，在y轴上的长度失去了衡量数据的意义，所以直接设置一个常数即可；最后设置条形的方向为横向，即orientation=“horizontal”。
温馨提示：数据和标签一定要匹配，即plt.bar()重点的数据要和plt.yticks()中提取出来的标签一一对应，一旦不匹配，整个图展现的结果就是一个错误的结果！
上述代码生成的条形图如下：
感觉上边这种生成横向条形图的方式有点点绕，和人们的习惯认知有点不大一样，难道画一个横向条形图就非得转变自己的习惯认知这么反人类吗？
当然不是的，实际上有更简单的方法绘制一个横向条形图，之所以没有一开始就直接用这种简单的方法，也是为了让大家体会下条形图参数的灵活设置而已，而且如果比较绕的方法都能理解了，简单的方法理解和运用起来就更没有难度了啊！
不卖关子了，我们来认识下和plt.bar()函数类似的plt.barh()函数。
plt.barh()函数是专门绘制水平条形图的函数，主要的参数有：
y 控制y轴显示的标签来源width 控制横向条形的长度，即用来进行对比的数据源height 条形的宽度需要设置的参数主要就是这三个，比用plt.bar()函数绘制水平条形图简单了很多，具体代码如下：
效果图：
和用plt.bar()函数绘制的横向条形图一毛一样对不对？以后有需求绘制横向条形图，尽量用plt.barh()函数吧，毕竟它是专门绘制这种类型图的，简单好用。
然而实际工作中对于条形图的需求不只是这些，比如例子中只是对各个学校语文成绩的展示，有时候需要各个学科的成绩同时展现在一幅条形图中，有时候也需要绘制堆积条形图对各学科的成绩以及总成绩进行展示，这些图又该如何绘制呢？其实只要理解了各个参数的含义，绘制这些图也不在话下，至于具体怎么画，且看下回分解啊！