1、Matplotlib库简介

优秀的可视化第三方库

Matplotlib库由各种可视化类构成,内部结构复杂,受Matlab启发

matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式

import matplotlib.pyplot as plt

(1)

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([3,1,4,5,2])
plt.ylabel('grade')
plt.show()

plt.plot()只有一个输入列表或数组时,参数被当作Y轴,X轴以索引自动生成

(2)

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([3,1,4,5,2])
plt.ylabel('grade')
plt.savefig('test_1',dpi=1000)
plt.show()

plt.savefig()将输出图形存储为文件,默认PNG格式,可以通过dpi修改输出质量

(3)

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([0,2,4,6,8],[3,1,4,5,2])
plt.ylabel('grade')
plt.axis([-1,10,0,6])
plt.show()

plt.plot(x,y)当有两个以上参数时,按照X轴和Y轴顺序绘制数据点

plt.axis([a,b,c,d])坐标轴范围

2、pyplot的绘图区域

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt def f(t):
return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t) a=np.arange(0,5,0.02) plt.subplot(211)
plt.plot(a,f(a)) plt.subplot(212)
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')#红色,虚线 plt.show()

3、pyplot的plot()函数

plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)

x: x轴数据,列表或者数组,可选

y: y轴数据

format_string: 控制曲线的格式字符串,可选

**kwargs : 第二组或更多(x,y,format_string)

当绘制多条曲线时,各条曲线的x不能省略

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt a=np.arange(0,5,0.2) plt.plot(a,a,'go-',a,1.5*a,'b-.',a,a*3,'yp') plt.show()

 

4、pyplot的中文显示

(1)pyplot并不默认支持中文显示,需要rcParams修改字体实现

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family']='STSong'
matplotlib.rcParams['font.size']=20 a=np.arange(0,5,0.02)
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')#红色,虚线
plt.xlabel('横轴:时间')
plt.ylabel('横轴:时间')
plt.show()

(2)在有中文输出的地方,增加一个属性:fontproperties

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt a=np.arange(0,5,0.02)
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')#红色,虚线
plt.xlabel('横轴:时间',fontproperties='SimHei',fontsize=20)
plt.ylabel('横轴:时间',fontproperties='SimHei')
plt.show()

5、pyplot文本显示

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt a=np.arange(0,5,0.02)
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')#红色,虚线
plt.xlabel('横轴:时间',fontproperties='SimHei',fontsize=20)
plt.ylabel('横轴:时间',fontproperties='SimHei')
plt.title(r'正弦波实例$y=cos(2\pi x)$',fontproperties='SimHei')#转义符pi
plt.text(2,1,r'$\mu=100$',fontsize=15) plt.axis([-1,6,-2,2])
plt.grid(True)
plt.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt a=np.arange(0,5,0.02)
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')#红色,虚线
plt.xlabel('横轴:时间',fontproperties='SimHei',fontsize=20)
plt.ylabel('横轴:时间',fontproperties='SimHei')
plt.title(r'正弦波实例$y=cos(2\pi x)$',fontproperties='SimHei')#转义符
#plt.text(2,1,r'$u=100$',fontsize=15)
plt.annotate(r'$\mu=100$',xy=(2,1),xytext=(3,1.5),
arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.1,width=2))#0.1是箭头两边的余量 plt.axis([-1,6,-2,2])
plt.grid(True)
plt.show()

6、pyplot的子绘图区域

(1)plt.subplot2grid()

plt.subplot2grid(GridSpec, CurSpec, colspan=1, rowspan=1)

理念:设定网格,选中网格,确定选中行列区域数量,编号从0开始

plt.subplot2grid((3,3), (1,0), colspan=2)

plt.subplot2grid((3,3), (0,0), colspan=3)#列延伸三个
plt.subplot2grid((3,3), (1,0), colspan=2)
plt.subplot2grid((3,3), (2,0), colspan=1)
plt.subplot2grid((3,3), (2,1), colspan=1)
plt.subplot2grid((3,3), (1,2), rowspan=2)#行延伸两个

(2)GridSpec类

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec gs=gridspec.GridSpec(3,3) plt.subplot(gs[0,:])
plt.subplot(gs[1,:-1])
plt.subplot(gs[1:,-1])
plt.subplot(gs[2,0])
plt.subplot(gs[2,1])

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec gs=gridspec.GridSpec(3,3) plt.subplot(gs[0,0:3])
plt.subplot(gs[1,0:2])
plt.subplot(gs[1:3,-1])
plt.subplot(gs[2,0])
plt.subplot(gs[2,1])

Python——Matplotlib库入门的更多相关文章

  1. 数据分析与展示——Matplotlib库入门

    Matplotlib库入门 Matplotlib库介绍 Matliotlib库是Python优秀的数据可视化第三方库. Matliotlib库的效果见:http://matplotlib.org/ga ...

  2. 转:使用 python Matplotlib 库 绘图 及 相关问题

     使用 python Matplotlib 库绘图      转:http://blog.csdn.net/daniel_ustc/article/details/9714163 Matplotlib ...

  3. 安装python Matplotlib 库

    转:使用 python Matplotlib 库 绘图 及 相关问题  使用 python Matplotlib 库绘图      转:http://blog.csdn.net/daniel_ustc ...

  4. 机器学习 Matplotlib库入门

    2017-07-21 15:22:05 Matplotlib库是一个优秀的python的数据可视化的第三方类库,其中的pyplot支持了类似matlab的图像输出操作.matplotlib.pyplo ...

  5. Python——Pandas库入门

    一.Pandas库介绍 Pandas是Python第三方库,提供高性能易用数据类型和分析工具 import pandas as pd Pandas基于NumPy实现,常与NumPy和Matplotli ...

  6. 第二周 数据分析之展示 Matplotlib库入门

    Matplotlib库介绍:优秀的数据可视化第三方库 使用:Matplotlib库由各种可视化类构成,内部结构复杂,受Matlab启发,matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库 ...

  7. Python Requests库入门——应用实例-百度、360搜索关键词提交

    百度的关键词接口: http://www.baidu.com/s?wd=keyword 360的关键词接口: http://www.so.com/s?q=keyword keyword就是需要查找的关 ...

  8. (转)使用 python Matplotlib 库绘图

    运行一个简单的程序例子: import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3]) plt.ylabel('some numbers') plt.show() ...

  9. Python matplotlib库

    安装日期:2017.9.7 版本不太清楚,为啥嘞? 从python2到python3,还有在学的tensorflow,版本一更新就会有之前的代码不能用了.学习的时候用别人的代码各种出错,查了半天发现那 ...

随机推荐

  1. 手写node可读流之流动模式

    node的可读流基于事件 可读流之流动模式,这种流动模式会有一个"开关",每次当"开关"开启的时候,流动模式起作用,如果将这个"开关"设置成 ...

  2. Codeforces Round #620 (Div. 2)

    Codeforces Round #620 (Div. 2) A. Two Rabbits 题意 两只兔子相向而跳,一只一次跳距离a,另一只一次跳距离b,每次同时跳,问是否可能到同一位置 题解 每次跳 ...

  3. JZOJ 1776. 经济编码 (Standard IO)

    1776. 经济编码 (Standard IO) Time Limits: 1000 ms Memory Limits: 128000 KB Description 为降低资料储存的空间或增加资料传送 ...

  4. DUBBO 面试灵魂18问

    一.Dubbo 是什么 dubbo 是一个分布式框架,是一个远程服务调用的分布式框架,其核心部分包含: 1)集群容错: 提供基于接口方法的透明远程过程调用,包含多协议支持,以及软负债均衡.失败容错.地 ...

  5. python第一次作业

    import turtle turtle.pensize(2) turtle.pencolor("black") turtle.fillcolor("red") ...

  6. 使用StreamHttpResponse和FileResponse下载文件的注意事项及文件私有化

    为什么需要编写下载视图方法? 你或许知道,我们上传的文件默认放在media文件夹中的,且Django会为每个上传的静态文件分配一个静态url.在模板中,你可以使用{{ mymodel.file.url ...

  7. c#语言 中FileStream类的基本使用

    FileStream类不是静态类,使用时需要创建对象,FileStream类既可以对文本文件进行读也可以对多媒体文件进行写,以字节数组的形式进行读和写,多用于对大文件进行读写,区别于File类的是它对 ...

  8. Spring MVC系列-(2) Bean的装配

    2. Bean的装配 Spring容器负责创建应用程序中的bean,并通过DI来协调对象之间的关系.Spring提供了三种主要的装配机制: XML显式配置: Java配置类进行显式配置: 隐式的bea ...

  9. 【Weiss】【第03章】练习3.12:单链表倒置

    [练习3.12] a.编写一个非递归过程以O(N)时间反转单链表. b.使用常数附加空间编写一个过程以O(N)时间反转单链表. Answer: 这题的b貌似没啥意义,在a小题里直接用头插法,不断地将头 ...

  10. oracle中plsql练习题-----编写一个PL/SQL块,输出所有员工的员工姓名、员工号、工资和部门号

    一.思路:首先输出需要变量接收,需要声明变量,于是考虑什么变量类型比较合适,在这我用的是table类型,最后,查询出来,循环输出即可. 二.具体实现 -- 编写一个PL/SQL块,输出所有员工的员工姓 ...