基本使用
1.1 基本用法
使用import导入模块matplotlib.pyplot，并简写成plt
使用import导入模块numpy，并简写成np
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
使用np.linspace定义x：范围是(-1,1);个数是50. 仿真一维数据组(x ,y)表示曲线1.
x = np.linspace(-1, 1, 50)
y = 2*x + 1
使用plt.figure定义一个图像窗口.
使用plt.plot画(x ,y)曲线.
使用plt.show显示图像.
plt.figure()
plt.plot(x, y)
plt.show()
image
1.2 figure图像
matplotlib 的 figure 就是一个 单独的 figure 小窗口, 小窗口里面还可以有更多的小图片.
使用plt.figure定义一个图像窗口. 使用plt.plot画(x ,y1)曲线.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = 2*x + 1
y2 = x**2
plt.figure()
plt.plot(x, y1)
plt.show()
使用plt.figure定义一个图像窗口：编号为3；大小为(8, 5). 使用plt.plot画(x ,y2)曲线. 使用plt.plot画(x ,y1)曲线，曲线的颜色属性(color)为红色;曲线的宽度(linewidth)为1.0；曲线的类型(linestyle)为虚线. 使用plt.show显示图像.
plt.figure(num=3, figsize=(8, 5),)
plt.plot(x, y2)
plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
plt.show()
image
1.3 设置坐标轴1
使用plt.xlim设置x坐标轴范围：(-1, 2)；
使用plt.ylim设置y坐标轴范围：(-2, 3)；
使用plt.xlabel设置x坐标轴名称：’I am x’；
使用plt.ylabel设置y坐标轴名称：’I am y’；
plt.xlim((-1, 2))
plt.ylim((-2, 3))
plt.xlabel('I am x')
plt.ylabel('I am y')
plt.show()
承接上节代码可得：
image
使用
np.linspace定义范围以及个数：范围是(-1,2);个数是5.使用
print打印出新定义的范围.使用
plt.xticks设置x轴刻度：范围是(-1,2);个数是5.
new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5)
print(new_ticks)
plt.xticks(new_ticks)
使用plt.yticks设置y轴刻度以及名称：刻度为[-2, -1.8, -1, 1.22, 3]；对应刻度的名称为[‘really bad’,’bad’,’normal’,’good’, ‘really good’].
plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3],[r'$really\ bad$', r'$bad$', r'$normal$', r'$good$', r'$really\ good$'])
image
1.4 设置坐标轴2
1.4.1 设置不同名字和位置
使用plt.gca获取当前坐标轴信息.
使用.spines设置边框：右侧边框；
使用.set_color设置边框颜色：默认白色；
使用.spines设置边框：上边框；
使用.set_color设置边框颜色：默认白色；
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
plt.show()
1.4.2 调整坐标轴
使用.xaxis.set_ticks_position设置x坐标刻度数字或名称的位置：bottom.（所有位置：top，bottom，both，default，none）
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
使用.spines设置边框：x轴；
使用.set_position设置边框位置：y=0的位置；
（位置所有属性：outward，axes，data）
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
plt.show()
使用.yaxis.set_ticks_position设置y坐标刻度数字或名称的位置：left.
（所有位置：left，right，both，default，none）
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
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