matplotlib&numpy画图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.linspace(0,6,100)
y=np.cos(2*np.pi*x)*np.exp(-x)+0.8
plt.plot(x,y,'k',color='b',linewidth=3,linestyle="-")
plt.title("SG.zhang")
plt.show()

 import matplotlib.pyplot as plt
 from numpy.random import randn
 x = range(100)
 y = randn(100)
 fig = plt.figure()
 ax = fig.add_subplot(1,1,1)
 ax.plot(x,y,'k-')
 ax.set_xticks([0,25,50,75,100])
 ax.set_xticklabels(['one','two','three','four','five'],rotation=45,fontsize='small')
 ax.set_title('SG.zhang')
 ax.set_xlabel('Time')
 plt.show()

matplotlib.pypolt库解析

为项目设置matplotlib参数

在代码执行过程中，有两种方式更改参数：

• 使用参数字典(rcParams)
• 调用matplotlib.rc()命令 通过传入关键字元祖，修改参数

如果不想每次使用matplotlib时都在代码部分进行配置，可以修改matplotlib的文件参数。可以用matplot.get_config()命令来找到当前用户的配置文件目录。

配置文件包括以下配置项：

axex: 设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格的显示
backend: 设置目标暑促TkAgg和GTKAgg
figure: 控制dpi、边界颜色、图形大小、和子区( subplot)设置
font: 字体集（font family）、字体大小和样式设置
grid: 设置网格颜色和线性
legend: 设置图例和其中的文本的显示
line: 设置线条（颜色、线型、宽度等）和标记
patch: 是填充2D空间的图形对象，如多边形和圆。控制线宽、颜色和抗锯齿设置等。
savefig: 可以对保存的图形进行单独设置。例如，设置渲染的文件的背景为白色。
verbose: 设置matplotlib在执行期间信息输出，如silent、helpful、debug和debug-annoying。
xticks和yticks: 为x,y轴的主刻度和次刻度设置颜色、大小、方向，以及标签大小。

线条相关属性标记设置

用来该表线条的属性

线条风格linestyle或ls	描述	线条风格linestyle或ls	描述
‘-‘	实线	‘:’	虚线
‘–‘	破折线	‘None’,’ ‘,”	什么都不画
‘-.’	点划线

线条标记

标记maker	描述	标记	描述
‘o’	圆圈	‘.’	点
‘D’	菱形	‘s’	正方形
‘h’	六边形1	‘*’	星号
‘H’	六边形2	‘d’	小菱形
‘_’	水平线	‘v’	一角朝下的三角形
‘8’	八边形	‘	一角朝左的三角形
‘p’	五边形	‘>’	一角朝右的三角形
‘,’	像素	‘^’	一角朝上的三角形
‘+’	加号	‘	‘	竖线
‘None’,”,’ ‘	无	‘x’	X

颜色

可以通过调用matplotlib.pyplot.colors()得到matplotlib支持的所有颜色。

别名	颜色	别名	颜色
b	蓝色	g	绿色
r	红色	y	黄色
c	青色	k	黑色
m	洋红色	w	白色

如果这两种颜色不够用，还可以通过两种其他方式来定义颜色值：

• 使用HTML十六进制字符串 color='eeefff' 使用合法的HTML颜色名字（’red’,’chartreuse’等）。
• 也可以传入一个归一化到[0,1]的RGB元祖。 color=(0.3,0.3,0.4)

很多方法可以介绍颜色参数，如title()。
plt.tilte('Title in a custom color',color='#123456'）

背景色

通过向如matplotlib.pyplot.axes()或者matplotlib.pyplot.subplot()这样的方法提供一个axisbg参数，可以指定坐标这的背景色。

subplot(111,axisbg=(0.1843,0.3098,0.3098)