matplotlib 基础
plt.figure(2) #创建图表2
plt.figure(1) #创建图表1
ax1=plt.subplot(211) # 在上面 最近的 图表1上 创建子图1
ax2=plt.subplot(212) # 在上面 最近的 图表2上 创建子图2
ax3=plt.subplot(212) # 在同一幅子图2 创建子图3
x=np.linspace(0,3,100)
for i in xrange(5):
plt.figure(2) #选择图表1
plt.plot(x,np.exp(i*x/3),label="exp(i*x/3)",color="black",linewidth=2)
plt.xlabel("Time(s)")
plt.ylabel("V2")
plt.title("V2 example")
#plt.xlim(0,100)
#plt.ylim() plt.sca(ax1) #选择图表1的子图1
plt.plot(x,np.sin(i*x),label="sin(i*x)",color="blue",linewidth=2)
plt.xlabel("Time(s)")
plt.ylabel("V1-1")
plt.title("V1-1 example")
#plt.savefig("test1.pdf", dpi=120)
#plt.xlim(0,100)
# plt.ylim() plt.sca(ax2) #选择图表1的子图2
plt.plot(x,np.cos(i*x),label="cos(i*x)",color="green",linewidth=2)
plt.sca(ax3)
plt.plot(x,i*x,label="x",color="red",linewidth=2)
plt.xlabel("Time(s)")
plt.ylabel("V2-2")
plt.title("V2-2 example")
plt.xlim(0,1.5)
plt.ylim(0,4)
#plt.savefig("test2.pdf",dpi=120)
plt.show() fig=plt.gcf() # get current figure
axes=plt.gca() # get current axes
print(fig,axes) plt.figure(3)
x3=np.linspace(0.10,5)
lines=plt.plot(x3,np.sin(x3),x3,np.cos(x3))
plt.setp(lines,color="r",linewidth=2.0)
#plt.show()
print(lines.get_linewidth(), plt.getp(lines[0],"color"), plt.getp(lines[1]))
matplotlib 基础的更多相关文章
- 数据分析与展示——Matplotlib基础绘图函数示例
Matplotlib库入门 Matplotlib基础绘图函数示例 pyplot基础图表函数概述 函数 说明 plt.plot(x,y,fmt, ...) 绘制一个坐标图 plt.boxplot(dat ...
- Matplotlib基础图形之散点图
Matplotlib基础图形之散点图 散点图特点: 1.散点图显示两组数据的值,每个点的坐标位置由变量的值决定 2.由一组不连续的点组成,用于观察两种变量的相关性(正相关,负相关,不相关) 3.例如: ...
- Matplotlib基础知识
Matplotlib基础知识 Matplotlib中的基本图表包括的元素 x轴和y轴 axis水平和垂直的轴线 x轴和y轴刻度 tick刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度 x轴和y轴刻度标签 ...
- matplotlib基础
Matplotlib 基础 注:本文中的程序都默认引入了numpy库和matplotlib库,并且分别简写为np与plt:如果读者不知道怎么使用numpy库,可以移步到这一博客上进行简单的学习 一.简 ...
- Matplotlib基础使用
matplotlib 一.Matplotlib基础知识 Matplotlib中的基本图表包括的元素 x轴和y轴 axis 水平和垂直的轴线 x轴和y轴刻度 tick 刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度 ...
- 模块简介与matplotlib基础
模块简介与matplotlib基础 1.基本概念 1.1数据分析 对已知的数据进行分析,提取出一些有价值的信息. 1.2数据挖掘 对大量的数据进行分析与挖掘,得到一些未知的,有价值的信息. 1.3数据 ...
- [笔记]SciPy、Matplotlib基础操作
NumPy.SciPy.Matplotlib,Python下机器学习三大利器.上一篇讲了NumPy基础操作,这节讲讲SciPy和Matplotlib.目前接触到的东西不多,以后再遇到些比较常用的再更新 ...
- 第二周 数据分析之展示 Matplotlib基础绘图函数实例
Pyplot基础图表函数 Pyplot饼图的绘制: Pyplot直方图的绘制: Pyplot极坐标图的绘制: Pyplot散点图的绘制: 单元小结: import numpy as np import ...
- python数据图形化—— matplotlib 基础应用
matplotlib是python中常用的数据图形化工具,用法跟matlab有点相似.调用简单,功能强大.在Windows下可以通过命令行 pip install matplotlib 来进行安装. ...
- 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 matplotli ...
随机推荐
- jQuery的prop和attr方法之间区别
JQuery.attr(): Get the value of an attribute for the first element in the set of matched elements. J ...
- HP DL60 Gen9 安装CentOS 6.5
由于Gen 9的VID中自带RETHAT 5.X-7.0的驱动, 所以不需要制作驱动盘. 一, 准备工作 1. 制作 CentOS安装盘 2. 配置阵列, 开机过了自检后按F10. 自己看着配... ...
- Burndown chart
S型的燃尽图 在一次milestone开发过程中,开发者会持续编辑issue列表,每个issue都有自己的生命周期.燃尽图预期这些issues会被线性的消灭掉,所以从第一天直接到最后一天画个直线表示预 ...
- 品读吴军"之"系列
品读吴军"之"系列 这一两年,阅读吴军老师(微博,知乎专栏)的书占了我相当多的时间. 读吴军老师(微博,知乎专栏)的书,会让你心生敬佩,不禁想问"为什么有的作者有如此丰富 ...
- HFSS学习
关于边界条件和端口激励的设置,是HFSS应用和学习的重点和难点:“边界条件决定场”,正确地理解和使用边界条件是正确使用HFSS仿真分析电磁问题的前提:HFSS中定义了多种边界条件,大家在学习过程中必须 ...
- Oracle 常用操作【01】修改、更新数据
1. oracle 修改表名.列名.字段类型.添加表列.删除表列 alert table scott.test rename to test1--修改表名 alter table scott.tes ...
- JavaScript的attribute和property辨析
1.Attribute Attribute是HTML上设置的属性,在html中显式地设置,或者通过setAttribute()方法设置. <input type='text' id='txt' ...
- 最清晰的Android多屏幕适配方案
问题的引入 当您的Android应用即将发布的时候,如果你想让更多的用户去使用你的应用,摆在工程师面前的一个重要问题就是如何让你的应用能在各种各样的终端上运行,这里的各种各样首当其冲的就是不同的屏幕分 ...
- java web 100个知识点
http://wenku.baidu.com/link?url=ns5SvKesJSLzpcTckBKsFopqgbC6O0XBuVBS1BZwtJbK1P-aYbNV3fVOU9lYTbGQwKYK ...
- 【JavaEE企业应用实战学习记录】logFilter
package sanglp.servlet; import javax.servlet.*; import javax.servlet.annotation.WebFilter; import ja ...