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