python100天64stem函数制作茎图或者棒棒图

　　茎趺图的效果如下：
　　棉棒图主要用来显示一个包含正负的数据集，如在地震勘探中表示地层间反射系数
　　stem函数的定义如下
　　语法：stem([x, ] y, linefmt=None, markerfmt=None, basefmt=None)x(类数组，可选)：词干的 x 位置。默认值：(0, 1, ..., len(y) – 1)。 y(类数组)：词干头部的 y 值。 linefmt (str, optional): 定义垂直线属性的字符串。通常，这将是一种颜色或一种颜色和一种线条样式： ‘-’：实线 ‘-’：虚线 ‘-.’：点划线 ‘:’虚线 注意：虽然在技术上可以指定除颜色或颜色和线条样式以外的有效格式(例如＂rx＂或＂-.＂)，但这超出了方法的意图，很可能不会产生合理的情节。 markerfmt(str，可选)：定义词干头部标记属性的字符串。默认值：‘C0o’，即用颜色循环的第一种颜色填充圆圈。 basefmt(str，可选)：定义基线属性的格式字符串。默认值：＂C3-＂(经典模式下为＂C2-＂)。 bottom(浮点型，可选，默认值：0)：基线的 y 位置。 label(str，可选，默认值：None)：用于图例中的词干的标签。 use_line_collection(bool，可选，默认值：False)：如果为 True，则将茎线存储并绘制为 LineCollection 而不是单独的线。这显着提高了性能，并将成为 Matplotlib 3.3 中的默认选项。如果为 False，则默认为使用 Line2D 对象列表的旧行为。
　　返回：
　　容器：StemContainer
　　可以将容器视为元组(标记线、主干线、基线) 最简单的例子import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np  plt.style.use(＂_mpl-gallery＂)  # make data np.random.seed(3) x = 0.5 + np.arange(8) y = np.random.uniform(2, 7, len(x))  # plot fig, ax = plt.subplots()  ax.stem(x, y)  ax.set(xlim=(0, 8), xticks=np.arange(1, 8),        ylim=(0, 8), yticks=np.arange(1, 8))  plt.show()
　　运行的效果图如下，为什么叫茎叶呢，看这些线科的样式其实就是类似一个个植物 的生长曲线。
　　代码讲解import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
　　import的意思是从其他的功能模块中引用自己需要的功能模块 as的目的是给这个模块取一个别名。np.random.seed(n)函数用于生成指定随机数。把seed()中的参数比喻成＂堆＂；eg. seed(5)：表示第5堆种子 seed()中的参数被设置了之后， np.random.seed()可以按顺序产生 一组固定的数组， 如果 使用相同的seed()值 ，则每次生成的随机数都 相同 。 如果 不设置这个值 ，那么 每次生成的随机数不同 。 但是，只在调用的时候seed()一下并不能使生成的随机数相同，需要每次调用都seed()一下，表示种子相同，从而生成的随机数相同。
　　每次生成不同的随机数  np.random.rando()函数L1 = np.random.randn(3, 3)   生成一个3行3列的二维数组
　　生成相同的随机数据，只需要把上面的代码改造一下，
　　每次先调用seed然后再调用 random函数就生成相同的随机数据import numpy as np  np.random.seed(1) L1 = np.random.randn(3, 3) np.random.seed(1) L2 = np.random.randn(3, 3) print(L1) print(L2)
　　函数： numpy.random.uniform(low,high,size)
　　从一个均匀分布[low,high)中随机采样，注意定义域是左闭右开，即包含low，不包含high.
　　x = 0.5 + np.arange(8) y = np.random.uniform(2, 7, len(x))
　　实际上y值的个数与x个数相同 len(x) xx 这个数组的数组最后画茎图（棒棒图）就比较 笑意了ax.stem(x, y) ax.set(xlim=(0, 8), xticks=np.arange(1, 8), ylim=(0, 8), yticks=np.arange(1, 8))
　　传入x,y这两个数组就生成了相应 的效果，y的本质 是图的hieght