快速绘图

数据图绘制

matplotlib的字库pyplot提供了快速绘制2D图标的API接口。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)
z = np.cos(x**2)
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.plot(x, y, label="$sin(x)$", color="red", linewidth=2)
plt.plot(x, z, "b--", label="$cos(x^2)$")
plt.xlabel("Time(s)")
plt.ylabel("Volt")
plt.title("PyPlot First Example")
plt.ylim(-1.2, 1.2)
plt.legend()
plt.show()

数据图属性配置

Figure对象

Figure对象,此对象在调用plt.figure函数时返回,通过plt.gcf函数获取当前的绘图对象

语法plt.gcf()

axes属性

Figure对象有一个axes属性,其值为AxesSubplot对象的列表,每个AxesSubplot对象代表图表

中的一个子图,前面所绘制的图表只包含一个子图,当前子图也可以通过plt.gca获得。

设置和得到属性方法

set_*

plt.setp函数配置多个Line2D对象的颜色和线宽属性

get_*

plt.getp函数获取对象的属性值

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 5, 0.1) # plot函数返回一个 matplotlib.lines.Line2D 对象的列表
line, = plt.plot(x, x*x) # plot返回一个列表,通过line,获取其第一个元素
line.set_antialiased(False) # 调用Line2D对象的set_*方法设置属性值
line.get_linewidth() # 同时绘制sin和cos两条曲线,lines是一个有两个Line2D对象的列表
lines = plt.plot(x, np.sin(x), x, np.cos(x))
# 调用setp函数同时配置多个Line2D对象的多个属性值
plt.setp(lines, color="r", linewidth=2.0)
plt.getp(lines[0], "color") # 返回color属性
plt.getp(lines[1]) # 输出全部属性 f = plt.gcf() # get current Figure 对象
plt.getp(f) # 得到当前figure对象的全部属性
plt.getp(f, "axes") # 得到当前axes属性, Figure对象有一个axes属性
# [<matplotlib.axes.AxesSubplot object at 0x05CDD170>]
plt.gca() # 得到当前axes属性, Figure对象有一个axes属性
# <matplotlib.axes.AxesSubplot object at 0x05CDD170>

Python数据可视化系列-01-快速绘图的更多相关文章

  1. Python数据可视化系列-02-pyecharts可视化非常cool

    pyecharts介绍 pyecharts网站 Pyecharts生成的图像,动态效果非常cool.在HTML上展示很是perfect.matplotlib用于科研,但是pyecharts用于展示和讲 ...

  2. Python数据可视化利器Matplotlib,绘图入门篇,Pyplot介绍

    Pyplot matplotlib.pyplot是一个命令型函数集合,它可以让我们像使用MATLAB一样使用matplotlib.pyplot中的每一个函数都会对画布图像作出相应的改变,如创建画布.在 ...

  3. 【python可视化系列】python数据可视化利器--pyecharts

    学可视化就跟学弹吉他一样,刚开始你会觉得自己弹出来的是噪音,也就有了在使用python可视化的时候,总说,我擦,为啥别人画的图那么溜: [python可视化系列]python数据可视化利器--pyec ...

  4. Python数据可视化——使用Matplotlib创建散点图

    Python数据可视化——使用Matplotlib创建散点图 2017-12-27 作者:淡水化合物 Matplotlib简述: Matplotlib是一个用于创建出高质量图表的桌面绘图包(主要是2D ...

  5. Python数据可视化的四种简易方法

    摘要: 本文讲述了热图.二维密度图.蜘蛛图.树形图这四种Python数据可视化方法. 数据可视化是任何数据科学或机器学习项目的一个重要组成部分.人们常常会从探索数据分析(EDA)开始,来深入了解数据, ...

  6. python -- 数据可视化(二)

    python -- 数据可视化 一.Matplotlib 绘图 1.图形对象(图形窗口) mp.figure(窗口名称, figsize=窗口大小, dpi=分辨率, facecolor=颜色) 如果 ...

  7. Python数据可视化编程实战——导入数据

    1.从csv文件导入数据 原理:with语句打开文件并绑定到对象f.不必担心在操作完资源后去关闭数据文件,with的上下文管理器会帮助处理.然后,csv.reader()方法返回reader对象,通过 ...

  8. Python数据可视化-seaborn库之countplot

    在Python数据可视化中,seaborn较好的提供了图形的一些可视化功效. seaborn官方文档见链接:http://seaborn.pydata.org/api.html countplot是s ...

  9. 【数据科学】Python数据可视化概述

    注:很早之前就打算专门写一篇与Python数据可视化相关的博客,对一些基本概念和常用技巧做一个小结.今天终于有时间来完成这个计划了! 0. Python中常用的可视化工具 Python在数据科学中的地 ...

随机推荐

  1. 【windows核心编程】系统消息与自定义钩子(Hook)使用

    一.HOOk Hook是程序设计中最为灵活多变的技巧之一,在windows下,Hook有两种含义: 1.系统提供的消息Hook机制 2.自定义的Hook编程技巧 其中,由系统提供的消息钩子机制是由一系 ...

  2. caffe中使用python定义新的层

    转载链接:http://withwsf.github.io/2016/04/14/Caffe-with-Python-Layer/ Caffe通过Boost中的Boost.Python模块来支持使用P ...

  3. 深入理解node.js异步编程:基础篇

    ###[本文是基础内容,大神请绕道,才疏学浅,难免纰漏,请各位轻喷] ##1. 概述 目前开源社区最火热的技术当属Node.js莫属了,作为使用Javascript为主要开发语言的服务器端编程技术和平 ...

  4. 开发使用tomcat生产使用weblogic造成jar包冲突如何解决?

    问题描述开发时新增了jar包,当将增量包部署到测试服务器后启动应用出现如下错误提示:java.lang.LinkageError: loader constraint violation: loade ...

  5. RMAN-06059(转)

    change archivelog all crosscheck;

  6. Qt Excel

    在pro文件添加 QT +=axcontainer 头文件 #include <QAxObject> void MainWindow::on_btnSelectFileDialog_cli ...

  7. discuz3.4:在Centos6.5中安装过程

    参考文章:https://www.cnblogs.com/hehongbin/articles/5741270.html https://www.cnblogs.com/mitang/p/552454 ...

  8. Expm 7_1树中的最大独立集问题

    [问题描述] 给定一个无回路的无向图(即树),设计一个动态规划算法,求出该图的最大独立集,并输出该集合中的各个顶点值. package org.xiu68.exp.exp7; import java. ...

  9. Java通过BCrypt加密

    一.概述 在用户模块,对于用户密码的保护,通常都会进行加密.我们通常对密码进行加密,然后存放在数据库中,在用户进行登录的时候,将其输入的密码进行加密然后与数据库中存放的密文进行比较,以验证用户密码是否 ...

  10. 5种PHP创建数组的方式

    在PHP以及其他程序语言程序设计中,经常会用到数组的创建,在前端开发中,js的数组创建可以由[]和new Array()直接创建和赋值.然而PHP创建数组的方法有哪些呢?在查阅资料并且网上收集整理总结 ...