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Matplotlib教程-初级

Matplotlib教程-初级

作者: Jlan | 来源:发表于2017-03-23 11:39 被阅读959次

    [TOC]

    1. 画图——基础

    了解图的基本组成部分

    %matplotlib inline # 在当前页面输出图像而不是打开一个新的页面
    
    from matplotlib import pyplot as plt
    
    x = [1,2,3,1]
    y = [1,3,0,1]
    
    plt.plot(x, y)
    
    plt.title('Triangle')
    plt.ylabel('Y axis')
    plt.xlabel('X axis')
    
    # plt.xticks([1,6]) # x轴的刻度是1和6
    # plt.yticks([1,6])
    # plt.xticks([1,6],['a','b']) # x轴的刻度是a和b
    
    # plt.ylim([-1,4]) # x轴的范围是-1~4
    # plt.xlim([-1,4])
    
    # plt.grid(True,color='r') # 显示网格,网格根据ticks来画
    plt.show()
    
    output_2_0.png

    2. 画图——样式

    数据线的样式设置

    颜色缩写    全称
    b          blue
    c          cyan
    g          gree
    k          black
    m          magenta
    r          red
    w          white
    y          yellow
    
    
    线型缩写    含义
    --         --虚线
    -.         -.虚线
    :          .虚线
    -          实线
    
    marker类型参考 
    http://www.labri.fr/perso/nrougier/teaching/matplotlib/#line-properties
    
    from matplotlib import pyplot as plt
    import numpy as np
    
    x = [1,2,3,1]
    y = [1,3,0,1]
    
    # np.array将列表转换成numpy的数组后可以支持广播broadcast运算
    plt.plot(x, y, color='r', linewidth=2, linestyle='--', marker='D', label='one')
    plt.plot(np.array(x)+1, np.array(y)+1, color='g', linewidth=3, linestyle=':', marker='o', label='two')
    plt.plot(np.array(x)+2, np.array(y)+3, color='k', linewidth=1, linestyle='-.', marker='>', label='three')
    plt.plot(np.array(x)+3, np.array(y)+4, 'bo-.', label='forth') # 可以把color,maker,linestyle写到一起
    
    plt.grid(True)
    plt.legend()
    # plt.legend(loc='upper left') # 图例位置
    
    plt.show()
    
    output_5_0.png
    from matplotlib import pyplot as plt
    import numpy as np
    
    x = [1, 2, 3, 1]
    y = [1, 3, 0, 1]
    
    x2 = np.array(x) + 1
    y2 = np.array(y) + 1
    
    plt.plot(x, y, 'g', label='第一个', linewidth=5)
    plt.plot(x2, y2, 'c', label='第二个', linewidth=5)
    
    plt.title('两个三角形')
    plt.ylabel('Y轴')
    plt.xlabel('X轴')
    
    plt.legend()
    
    plt.show()
    
    output_6_0.png

    3. 画图——公式TeX, 文本和标注支持

    import matplotlib.pyplot as plt
    # fig = plt.figure() 
    fig = plt.figure(figsize=(10, 6)) # 图像大小
    ax= fig.add_subplot(111)
    ax.set_xlim([1, 6]);
    ax.set_ylim([1, 10]);
    ax.text(2, 8,  r"$ \mu \alpha \tau \pi \lambda \omega \tau \
        lambda \iota \beta $",color='r', fontsize=12);
    ax.text(2, 6, r"$ \lim_{x \rightarrow 0} \frac{1}{x} $", fontsize=20);
    ax.text(2, 4, r"$ a \ \leq \ b \ \leq \ c \ \Rightarrow \ a \
        \leq \ c$", fontsize=20);
    ax.text(2, 2, r"$ \sum_{i=1}^{\infty}\ x_i^2$", fontsize=20);
    ax.text(4, 8, r"$ \sin(0) = \cos(\frac{\pi}{2})$", fontsize=20);
    ax.text(4, 6, r"$ \sqrt[3]{x} = \sqrt{y}$", fontsize=20);
    ax.text(4, 4, r"$ \neg (a \wedge b) \Leftrightarrow \neg a \
        \vee \neg b$");
    ax.text(4, 2, r"$ \int_a^b f(x)dx$", fontsize=20);
    ax.text(3, 9, '公式样例', fontsize=20);
    plt.show()
    
    output_8_0.png

    Annotate各种格式可参考文档

    http://matplotlib.org/users/annotations_guide.html#annotating-with-arrow

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.figure(1, figsize=(3,3))
    ax = plt.subplot(111)
    
    ann = ax.annotate("Test",
                      xy=(0.2, 0.2), # 箭头的位置
                      xytext=(0.8, 0.8), # 'test'文本的位置
                      size=20, va="center", ha="center",
                      bbox=dict(boxstyle="round4", fc="w"),
                      arrowprops=dict(arrowstyle="-|>",
                                      connectionstyle="arc3,
                                      rad=0.2", # 箭头弧度
                                      fc="r"), 
                      )
    ax.grid(True)
    plt.show()
    
    output_10_0.png

    4. 画图——多子图结构

    <table class="table table-bordered">
    <tr><td>1</td><td>2</td></tr>

    <tr><td>3</td><td>4</td></tr>
    </table>

    from matplotlib import pyplot as plt
    import numpy as np
    
    # arange类似python里的range
    t = np.arange(0, 5, 0.2)
    
    fig = plt.figure()#figsize=(10,6)
    
    #行, 列, 序号
    ax1 = fig.add_subplot(331)  # 把fig分成3*3,第一个位置
    ax2 = fig.add_subplot(332)
    ax4 = fig.add_subplot(333)
    ax5 = fig.add_subplot(323)  # 把fig分成3*2,第3个位置
    ax6 = fig.add_subplot(324)
    ax3 = fig.add_subplot(313)  # 把fig分成3*1,第3个位置
    
    ax1.plot(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'g^')
    ax1.grid(True)
    ax1.set_title('ax1') # 子图里设置标题用set_title
    
    ax2.semilogy(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'g^') # semilogy: y轴使用对数刻度
    ax2.grid(True)
    ax2.set_title('ax2')
    
    ax3.loglog(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'g^')  # loglog: x,y轴都使用对数刻度
    ax3.grid(True)
    ax3.set_title('ax3')
    
    ax4.loglog(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'g^')
    ax4.grid(True)
    ax4.set_title('ax4')
    
    ax5.loglog(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'g^')
    ax5.grid(True)
    ax5.set_title('ax5')
    
    ax6.loglog(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'g^')
    ax6.grid(True)
    ax6.set_title('ax6')
    
    # fig.suptitle('normal vs ylog vs loglog')
    fig.subplots_adjust(hspace=0.8) # 子图的垂直间隔
    
    plt.show()
    
    output_13_0.png

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