Python基础——matplotlib库的使用与绘图可视化
1、matplotlib库简介:
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,开发者可以便捷地生成绘图,直方图,功率谱,条形图,散点图等。
2、Matplotlib 库使用:
注:由于深度学习实践中常常会使用绘图,主要包括生成绘图、散点图,实践中也主要关注此点。
运行环境:Python3
(1)生成绘图
import numpy as np # 导入NumPy库
import matplotlib.pyplot as plt # 导入绘图库
import matplotlib
if __name__ == "__main__":
#simkai.ttf 是电脑控制面板里字体的一种,这里是楷体
chinese =matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simkai.ttf')
x1 = np.arange(-5.0, 5.0, 0.02)
y1 = np.sin(x1)
x2 = np.arange(-5.0, 5.0, 0.02)
y2 = np.cos(x2)
plt.figure() #作图1
plt.subplot() #作子图
plt.plot(x1, y1, 'r',label=u'正弦信号',linewidth=) #作出x1和y1图,依次设置颜色、标签名称、线性大小
plt.legend(prop=chinese) #支持中文
plt.axis([-2.5, 2.5, -, ]) #设置x、y轴范围
plt.subplot() #作子图
plt.plot(x2, y2, 'go',label=u'余弦信号',linewidth=) #作出x2和y2图,依次设置颜色、标签名称
plt.legend(prop=chinese) #支持中文
plt.axis([-2.5, 2.5, -, ]) #设置x、y轴范围
plt.show() #显示作图结果
(2)散点图
注:data.txt 文件下载
链接:https://pan.baidu.com/s/1GQDuBKaHVyxGcEVvaVafAA
提取码:6cxo
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
if __name__ == "__main__":
myDat = np.loadtxt('data.txt') #加载数据文件,数据间的分隔符为空格
xMat = np.mat(myDat)[:,]
yMat = np.mat(myDat)[:,]
plt.figure() #作图
#作原始数据散点图
plt.scatter(xMat[:,].flatten().A[],yMat[:,].flatten().A[],color = 'r',label='data',marker = 'o') #依次设置散点的颜色、形状
plt.legend(loc='lower right') #指定标签位置
plt.show() #显示作图结果
参考文献
[1] https://blog.csdn.net/u014453898/article/details/73395522
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