【数据可视化】从画简单的三角函数开始

随便放个镇楼图

1. 前言

1.1 目的

• 画一个包含sin(x)和cos(x)的图
• 在画图过程中掌握使用matplotlib绘图的过程
• 在画图的过程中掌握matplotlib中基本元素

1.2 开发环境

• Anaconda for Python3
• Jupyter Notebook

1.3 最终效果图

最终效果图

2. 开始

在用matplotlib画函数图之前，回想一下学生时代是怎么在草稿纸上画函数图的……

1. 首先，导入需要的模块等：

%matplotlib inline #用于Jupyter Notebook
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn-whitegrid') # 整体风格，看个人意愿是否需要

2. 拿出一张图纸，图纸大小一开始可默认不填，后续更改；之后在图纸上画一个坐标轴：

fig = plt.figure(figsize=(24,5),dpi=300) # 在草稿本上找一个空白的地方
ax = plt.axes() #在图纸上画上坐标轴

• figsize : 用于设置图纸大小；
• dpi : 分辨率，默认为100，此处设置为300。

3. 给坐标轴上标上 X 和 Y，顺便给函数图起个名字：

ax.set(xlim=(-12,12),ylim=(-1.5,1.5),
       xlabel='X',ylabel="sin(x)&cos(x) 's value",
       title="sin(x) & cos(x)")

• xlim 和 ylim : 设置 x 轴和 y 轴的上限和下限，参数是个元组，左为下限，右为上限；
• xlabel 和 ylabel : 设置 x 轴和 y 轴的标签；

效果图：

4. 在坐标轴上标上刻度，刻度分为主刻度和次刻度：

ax.xaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(np.pi)) # 主刻度为pi
ax.xaxis.set_minor_locator(plt.MultipleLocator(np.pi/4)) # 次刻度为pi/4
ax.xaxis.grid(True,which='both') # 主刻度和次刻度的网格线都显示

• ax.xaxis.set_major_locator()用于设置主刻度；
• ax.xaxis.set_minor_locator()用于设置次刻度；
• plt.MultipleLocator()用于设置刻度的倍数；
• ax.xaxis.grid()用于设置是否显示网格线，参数为True是显示；
• which用于设置显示哪个刻度，分别有：both, major, minor。

5. 画图

x = np.linspace(-10,10,100) # 在 -10 到 10 之间取100个x值
# 下面是sin(x)
ax.plot(x,np.sin(x),color='#645394',linestyle='--',label='sin(x)')
# 下面是cos(x)
ax.plot(x,np.cos(x),color='red',linestyle='-.',label='cos(x)')

• ax.plot()用于画线图；
• color设置线的颜色，可以是英文，可以是十六进制；
• linestyle用于设置线型；
• label用于给线做个标签，设置图例时候会用到。

6. 添加图例

ax.legend(loc='upper center',ncol=2)

• legend会自动为由label的图添加图例；
• loc 用于设置图例位置；
• ncol 用于设置图例分为几列。

7. 完成。