Matplotlib 库的使用
  Matplotlib 库有各种可视化类构成,内部结构复杂,受Matlab启发
  matplotlib.pyplot是绘制个类可视化图形的命令子库相当于快捷方式
 
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([3,1,4,5,20])
# plt.plot(x,y) 当有两个以上参数是,按照X轴和Y轴顺序绘制数据点
# plt.axis([-1,10,0,6])-1,10表示x轴,0,6表示y轴
plt.ylabel('grade')
plt.savefig('test',dpi=600) # png文件
# 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
plt.show()
 
pyplot的绘图区域
plt.subplot(nrows,ncols,plot_number)
  例:plt.subplot(3,2,4) 三行两列,第四个
  在全局绘图区域中创建一个分区体系,并定位到一个子绘图区域
 
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([3,1,4,5,20])
# plt.plot(x,y) 当有两个以上参数是,按照X轴和Y轴顺序绘制数据点
# plt.axis([-1,10,0,6])-1,10表示x轴,0,6表示y轴
plt.ylabel('grade')
plt.savefig('test',dpi=600) # png文件
# 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
plt.show()

---------------------------------------------------------------------------------------

pyplot 饼图的绘图
import matplotlib.pyplot as plt
labels = 'Frogs','Hogs','Dogs','Logs'
sizes = [15,30,45,10]
explode = (0,0.1,0,0) plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,autopct='%1.1f%%',shadow=False,startangle=90)
plt.axis('equal') # 这个是会变成正方形的图
plt.show()

---------------------------------------------------------------------------------------------

pyplot直方图的绘制
  plt.hist()
 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(0)
mu,sigma = 100,20 # 均值和标准差
a = np.random.normal(mu,sigma,size=100) plt.hist(a,20,normed=1,histtype='stepfilled',facecolor='b',alpha=0.75)
# 这函数中的bin 就是 20 这个数 就是直方图的个数
plt.title('Histogram')
plt.show()
 
--------------------------------------------------------------------------------------------
pyplot极坐标图的绘制

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt N = 20
theta = np.linspace(0.0,2*np.pi,N,endpoint=False)
radii = 10*np.random.rand(N)
width = np.pi / 4*np.random.rand(N) ax = plt.subplot(111,projection='polar')
bars = ax.bar(theta,radii,width=width,bottom=0.0) for r,bar in zip(radii,bars):
bar.set_facecolor(plt.cm.viridis(r / 10.))
bar.set_alpha(0.5) plt.show()
-------------------------------------------------------------------------------------
pyplot散点图的绘制
  面向对象绘制极坐标
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt fig,ax = plt.subplots()
ax.plot(10*np.random.randn(100),10*np.random.randn(100),'o')
ax.set_title('Simple Scatter') plt.show()
 
 
------------------------------------------------------------------------------------------
pyplot的基础图标函数
  plt.plot(x,y,fmt,...) 绘制一个坐标图
  plt.boxplot(data,notch,position) 绘制一个箱形图
  plt.bar(left,height,width,bottom) 绘制一个条形图
  plt.barh(width,bottom.left,height) 绘制横向条形图
  plt.polar(theta,r) 绘制极坐标图
  plt.pie(data,explode) 绘制饼图
  plt.psd(x,NFFT=256,pad_to,Fs) 绘制功率谱密度图
  ple.specgram(x,NFFT=256,pad_to,F) 绘制谱图
  plt.cohere(x,y,NFFT=256,Fs) 绘制X-Y的xiangguan.性函数
  plt.scatter(x,y) 绘制散点图,其中,x和y长度相同
  plt.step(x,ywhere) 绘制步阶图
  plt.hist(x,bins,normed) 绘制直方图
  plt.contour(X,Y,Z,N) 绘制等制图
  plt.vlines() 绘制垂直图
  plt.stem(x,ylinefmt,markerfmt) 绘制柴火图
  plt.plot_date9) 绘制数据日期
 
 
-----------------------------------------------------------------------------------------------
引力波:物理学中,引力波是因为时空弯曲对外以辐射形式传播的能量

Matplotlib(嵩老师.)的更多相关文章

  1. Numpy (嵩老师.)

    import numpy as np Numpy 一元函数 对ndarray中的数据执行元素级运算的函数 np.abs(x) np.fabs(x) 计算数组各元素的绝对值 np.sqrt(x) 计算数 ...

  2. 【Python全栈-后端开发】嵩天老师-Django

    嵩天老师-Python云端系统开发入门教程(Django) 视频地址:https://www.bilibili.com/video/av19801429 课前知识储备: 一.课程介绍: 分久必合.合久 ...

  3. Python自学日志_2017/9/05

    9月5日今天早晨学习了网易云课程<Python做Web工程师课程>提前预习课程<学会开发静态网页>.轻松的完成了第五节课的两个实战作业--感觉自己这几天的功夫没有白费,总算学会 ...

  4. 数据分析与展示——NumPy库入门

    这是我学习北京理工大学嵩天老师的<Python数据分析与展示>课程的笔记.嵩老师的课程重点突出.层次分明,在这里特别感谢嵩老师的精彩讲解. NumPy库入门 数据的维度 维度是一组数据的组 ...

  5. python网络爬虫学习笔记(二)BeautifulSoup库

    Beautiful Soup库也称为beautiful4库.bs4库,它可用于解析HTML/XML,并将所有文件.字符串转换为'utf-8'编码.HTML/XML文档是与“标签树一一对应的.具体地说, ...

  6. python网络爬虫学习笔记(一)Request库

    一.Requests库的基本说明 引入Rquests库的代码如下 import requests 库中支持REQUEST, GET, HEAD, POST, PUT, PATCH, DELETE共7个 ...

  7. python操作文件

    OS模块 1.getcwd() 用来获取当前工作目录 >>> import os >>> os.getcwd() 'D:\\Postgraduate\\Python ...

  8. python3编码问题总结

    关于python3的编码类型,到底是怎么编码的,一直使我比较疑惑,在看了网上很多帖子之后,经过自己尝试与实验,将自己的总结写在下面,一是当做一次笔记,二是希望网友们能指正.仅供参考,欢迎指正,谢谢!! ...

  9. Spring第三天,详解Bean的生命周期,学会后让面试官无话可说!

    点击下方链接回顾往期 不要再说不会Spring了!Spring第一天,学会进大厂! Spring第二天,你必须知道容器注册组件的几种方式!学废它吊打面试官! 今天讲解Spring中Bean的生命周期. ...

随机推荐

  1. mysql安装教程,mysql安装配置教程

    MySQL的安装教程 一.MYSQL的安装 首先登入官网下载mysql的安装包,官网地址:https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 一般下载这个就好,现在的最新版本 ...

  2. css新增属性之边框

    css3新增属性 边框属性 背景属性 文字属性 颜色属性 边框属性 属性 说明 border-radius 设置边框圆角 border-image 设置图像边框 border-shadow 设置边框阴 ...

  3. 使用Mybatis的一些基本配置及Mybatis与数据库交互测试验证

    1.简介 什么是MyBatis? MyBatis 是一款优秀的持久层框架,它支持定制化 SQL.存储过程以及高级映射.MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集.My ...

  4. 题解 CF1103E Radix sum

    题目传送门 题目大意 给出一个\(n\)个数的序列\(a_{1,2,..,n}\),可以选\(n\)次,每次可以选与上次选的相同的数,问对于\(\forall p\in[0,n-1]\)满足选出来的数 ...

  5. CF125E MST company (凸优化+MST)

    qwq自闭的一个题 我来修锅辣!!!!!! 这篇题解!可以\(hack\)全网大部分的做法!!! 首先,我们可以把原图中的边,分成两类,一类是与\(1\)相连,另一类是不与\(1\)相连. 原题就转化 ...

  6. 一文弄懂CGAffineTransform和CTM

    一文弄懂CGAffineTransform和CTM 一些概念 坐标空间(系):视图(View)坐标空间与绘制(draw)坐标空间 CTM:全称current transformation matrix ...

  7. VMware虚拟机安装Linux

    我们都知道,Linux的学习如果依靠大量的物理真机,是不切实际的,会非常的麻烦. 今天来和分享一下VMware虚拟机安装Linux操作系统的方法 (centos  7) 1. 我们要先把VMware虚 ...

  8. 在 Windows 10 上安装 Coq 库 Mathematical Components

    初学 Coq 时看的是 Mathematical Components 这本书,它自带了一个 Coq 的库,这是它的安装教程 这个库的安装要用到 OCaml Package Manager (OPAM ...

  9. 论文解读丨表格识别模型TableMaster

    摘要:在此解决方案中把表格识别分成了四个部分:表格结构序列识别.文字检测.文字识别.单元格和文字框对齐.其中表格结构序列识别用到的模型是基于Master修改的,文字检测模型用到的是PSENet,文字识 ...

  10. 基于JWT的Token身份验证

    ​ 身份验证,是指通过一定的手段,完成对用户身份的确认.为了及时的识别发送请求的用户身份,我们调研了常见的几种认证方式,cookie.session和token. 1.Cookie ​ cookie是 ...