python画图matplotlib基础笔记

• numpy~~基础计算库，多维数组处理
• scipy~~基于numpy，用于数值计算等等，默认调用intel mkl（高度优化的数学库）
• pandas~~强大的数据框，基于numpy
• matplotlib~~绘图库,基于numpy,scipy
• sklearn~~机器学习库，有各种机器学习算法

本文介绍matplotlib绘图库的使用~~

1.绘制显示窗口的功能简介：

依次为主页、前进后退、平移、缩放、两个设置(允许对图形和绘图配置各种间距选项。点击它会弹出设置窗口如下图)、保存

2.图例、标题和标签

轴域（Axes）即两条坐标轴围城的区域。

　　开始一个实例：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1,2,3]
y = [5,7,4]

x2 = [1,2,3]
y2 = [10,14,12]

plt.plot(x, y, label='First Line')
plt.plot(x2, y2, label='Second Line')
plt.bar([1,3,5,7,9],[5,2,7,8,2], label="Example one") #条形图
plt.bar([2,4,6,8,10],[8,6,2,5,6], label="Example two", color='g')
plt.xlabel('Plot Number') 
plt.ylabel('Important var') 
plt.title('Interesting Graph\nCheck it out') 
plt.legend() #图例
plt.show()

　

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直方图和散点图

直方图非常像条形图，倾向于通过将区段组合在一起来显示分布。 按照 10~15 15`20 20 ~ 25，25 ~ 30… 等等来显示

a = [22,55,62,45,21,22,34,42,42,4,99,102,110,120,121,122,130,111,115,112,80,75,65,54,44,43,42,48]

b = [0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,110,120,130]
c = [10,13,24,33,10,20,30,40,160,90,20,30,40,130]
plt.scatter(b,c, label='skitscat', color='r', s=25, marker="o")#散点图
plt.hist(a, b, histtype='bar', rwidth=0.8)#直方图

plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend()
plt.show()

　　

画函数图象

import matplotlib.pyplot as plt
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
C,S = np.cos(X), np.sin(X)
plt.xlim(-1,1)#限制xy轴范围
plt.ylim(-1,1)
plt.plot(X,C)
plt.plot(X,S)
plt.show()

　　

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Updating~