(1)共享单一绘图区域的坐标轴 ''' 上一讲介绍了画布的划分,有时候想将多张图放在同一个绘图区域, 不想在每个绘图区域只绘制一幅图形,这时候借助共享坐标轴的方法实现在一个绘图区 绘制多幅图形的目的. ''' import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] mpl.rcParam…

1. 共享单一绘图区域的坐标轴 有时候,我们想将多张图形放在同一个绘图区域,不想在每个绘图区域只绘制一幅图形.这时候,就可以借助共享坐标轴的方法实现在一个绘图区域绘制多幅图形的目的. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.use('Qt5Agg') mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['font.…

(1)函数subplot()绘制网格区域中的几何形状相同的子区布局 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np '''函数subplot的介绍:函数 subplot(numEows, numCols, plotNum) 或者subplot(CRN),CRN的含义是将画布 分成C行R列,该子区被放在第N个位置上 ''' x = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 200) y = np.sin(x) y1 = np…

  1.使用函数绘制matplotlib的图表组成元素 (1)函数plot---变量的变化趋势 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linespace(0.05, 10, 1000) #在x轴均匀取1000个点 y = np.cos(x) #对应的y值 plt.plot(x,y,ls="-", lw=2, label="plot figure") ''' ls-------->线条…

(一)设置坐标轴的位置和展示形式 (1)向画布中任意位置添加任意数量的坐标轴 ''' 通过在画布的任意位置和区域,讲解设置坐标轴的位置和坐标轴的展示形式的实现方法, 与subplot,subplots不同,axes可以完成子区的交错,覆盖和重叠等视图组合 ax(rect, frameon, facecolor)的参数的含义 rect=[left, bottom, width, height] left------------>左侧边缘距离画布边缘的距离 bottom---------->距离底…

''' 将前面的知识进行练习 plot,scatter,legend等 ''' import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib import cm as cm #定义数据 x = np.linspace(0.5, 3.5, 100) y = np.sin(x) y1 = np.random.rand(100) #scatter图 plt.scatter(x, y1, c = "0.25", label…

什么是序列? 就是每一个元素被有序的排成一列 什么是序列化? 就是将原本的列表.字典等内容转化成字符串的过程 什么时候会用到序列化? 数据存储(把数据放在文件.数据库),网络传输等 序列化的目的 1.以某种存储形式使自定义对象持久化 2.将对象从一个地方传递到另一个地方 3.使程序更具维护性 序列化:数据结构转换成字符串 反序列化:字符串转换成数据结构 三大序列化模块: 1.Json 特点: json是一个通用的序列化格式且只有很少一部分数据(str.list.dict.tuple.数字)类型能…

(一)刻度线定位器和刻度格式器的使用方法 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.ticker import AutoMinorLocator, MultipleLocator, FuncFormatter x = np.linspace(0.5, 3.5, 100) y = np.sin(x) fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) #生成8x8的画布 ax = fig.ad…

(一)再说legend() import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0, 2.1, 0.1) y = np.power(x, 3) y1 = np.power(x, 2) y2 = np.power(x,1) plt.plot(x, y, ls="-", lw=2, label="$x^{3}$") plt.plot(x, y1, ls="-", lw=2,…

(一)误差棒图----误差置信区间的表示 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0.1, 0.6, 10) y = np.exp(x) error = 0.05 + 0.15*x lower_error = error upper = 0.3*error error_limit = [lower_error, upper] plt.errorbar(x, y, yerr=error_limit, fm…