Python 绘制图表之我见 ---一个java程序员的看法

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环境：
win 10  . python3.5

https://github.com/Leechen2014/1400OS_01_Codes/blob/master/src/analyze_webstats.py

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前言：

在学些java的GUI编程过程中，给我印象最深的有三点：
       1） 所有与‘绘制’相关的方法应该在show() 方法调用之前调用

2） java 语言中会继承/调用一个与绘图相关的对象（JFrame之类）来处理’绘制‘ 工作

3)  java中的GUI程序都是一层一层的panel 嵌套实现的。

这三点小小的编程经验，会对python的图表制作有一定的帮助。

对于科研工作的小白菜来说，绘图往往是实验报告的重点。 因此很多人会喜欢matlab , python 这种方便的语言做为数学和科学处理工具。 我本人是学软件开发出身的，接触的第一门语言是面向对象的语言--java。 首次接触python， 还没有搞懂里面的套路。希望借此博文作为学习笔记.

不多说., 先上图:

这是我们要实现的效果图。

首先看看一个默认plt对象调用show()方法的效果：（ 2） java 语言中会继承/调用一个与绘图相关的对象（JFrame之类）来处理’绘制‘ 工作    python 中的plt也是可以看做一个对象的， 在调用show（）的时候帮我们实现很多细节，比如这个程序的Title )

下面开始讲解绘制图图片的套路。

导入所需要的包：
我们绘图所使用的工具是  matplotlib ， 这个工具中的很多方法和matlab类似。

如果我们能、还需要对数据进行科学处理。那么numpy也要导入。

同时我们为了保存文件，需要调用一些操作系统级的命令，所以也会使用os

所以首先会：

import os
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

导入之后， 假设我们已经有了数据：

Xdata = [512, 1536, 2048, 3072, 4096, 4608, 5632, 6144, 7168, 8192, 9216, 9728, 10752, 11776, 12800, 14336, 15360,
         17408, 27990]
Ydata = [1.1285, 1.5314, 1.2771, 0.9415, 0.7562, 0.6966, 0.597, 0.5559, 0.5, 0.4706, 0.4302, 0.4123, 0.3807, 0.3559,
         0.3419,
         0.3147, 0.299, 0.2741, 0.2008]

同时我们也知道了plt的一些基本函数：

plt.clf()   清除当前的图表

plt.title('1') 为图表设置标题为1 

plt.xlabel('samples')  设置图表中x轴的名称为samples

plt.ylabel('loss value') 设置图表中y轴的单位名称 loss value

plt.ylim(ymin=0) 设置y 的最小值

plt.ylim(ymax=2) 设置y轴的最大值

plt.savefig(fname) 保存图像 ，fname是图表的绝对路径。

plt.show() 显示当前的图像。

知道了这些方法还不够 ，最多可以实现下图的效果。 毕竟我们还不知道数据是如何‘画在图表’上的。

这个效果似乎还是不够好,. 我们希望可以在图表plt上有参考线:

plt.grid(True, linestyle='-', color='0.75')  # 句话应该贼show()方法调用之前调用，因为 

：所有与‘绘制’相关的方法应该在show() 方法调用之前调用

有了这个之后， 我们最好绘制出点：

plt.scatter(x, y, marker ='*')# 将x[],y[] 数组中的(x[i],y[i]) 作为一个坐标点绘制到图标上，并且使用* 号做点的标记

或者

plt.plot(x, y, 'r')  # 将x[],y[] 数组中的(x[i],y[i]) 作为一个坐标点绘制到图标上，并且使用红色的线连接

同上，还有还有很多默认的参数可以指定。plt.plot(x, y, linestyle=lineStyles[0], linewidth=1.5, c=colors[0])  # plot point

这两句话可以一起调用：

plt.scatter(x, y, marker ='*')

plt.plot(x, y, linestyle=lineStyles[0], linewidth=1.5, c=colors[0])  # plot point

效果如下: 

有没有发现之前画出的红色的线被绿色的线覆盖了，

这点很像（java中的GUI程序都是一层一层的panel 嵌套实现的。）

细心的你一定还会发现 在图表的右上角有每一条先线的标志

plt.legend(["d=%i" %m for m in [1,2,3]], loc="upper left")

 # 这句话会将每一个图表标志放在右上角，并且给每一图表起名字为 1 2 3 

最后：

plt.savefig(fname)  ## 保存图像 

最后关于绘制网格线 还可以使用

plt.xticks(x) x是即将绘制的网格线的向量
plt.yticks(y) y是即将绘制网格线的y轴的向量