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【python】matplotlib.pyplot入门

【python】matplotlib.pyplot入门

作者: JasonDing | 来源:发表于2014-12-24 16:38 被阅读13275次

    matplotlib.pyplot介绍

    matplotlib的pyplot子库提供了和matlab类似的绘图API,方便用户快速绘制2D图表。
    matplotlib.pyplot是命令行式函数的集合,每一个函数都对图像作了修改,比如创建图形,在图像上创建画图区域,在画图区域上画线,在线上标注等。
    下面简单介绍一下pyplot的基本使用:

    (1)使用plot()函数画图

    plot()为画线函数,下面的小例子给ploy()一个列表数据[1,2,3,4],matplotlib假设它是y轴的数值序列,然后会自动产生x轴的值,因为python是从0作为起始的,所以这里x轴的序列对应为[0,1,2,3]。

    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.plot([1,2,3,4])
    plt.ylabel('some numbers')  #为y轴加注释
    plt.show()
    

    plot()还可以接受x,y成对的参数,还有一个可选的参数是表示线的标记和颜色,plot函数默认画线是蓝色实线,即字符串'b-',你可以选择自己喜欢的标记和颜色。

    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.plot([1,2,3,4], [1,4,9,16], 'ro')
    plt.axis([0, 6, 0, 20])
    plt.show()
    

    axis()函数给出了形如[xmin,xmax,ymin,ymax]的列表,指定了坐标轴的范围。
    这对于数值的处理来说非常有用,比如给出一个numpy数组(arrays),下面小例子给出了不同的线。

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # evenly sampled time at 200ms intervals
    t = np.arange(0., 5., 0.2)
    # red dashes, blue squares and green triangles
    plt.plot(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'g^')
    plt.show()
    

    (2)线的属性

    可以用不同方式对线的属性进行设置:

    用参数的关键字

    plt.plot(x, y, linewidth=2.0)
    通过这种方式修改线宽

    使用Line2D实例的set方法

    plot函数返回一个线的列表,比如line1,line2 = plot(x1,y1,x2,y2)。
    由于我们只有一条直线,对于长度为1的列表(list),我们可以用逗号,来得到列表第一个元素

    line, = plt.plot(x,y,'-')
    line.set_antialiased(False) #关闭抗锯齿像素
    

    使用pyplot的setp()命令

    还可以用setp()命令来进行设置,该命令可以对一个列表或者单个对象进行设置,并且提供了matlab式的使用方法

    lines = plt.plot(x1, y1, x2, y2)
    # use keyword args
    plt.setp(lines, color='r', linewidth=2.0)
    # or MATLAB style string value pairs
    plt.setp(lines, 'color', 'r', 'linewidth', 2.0)
    

    Line2D的属性

    (3)多个图像

    pyplot和MATLAB一样,都有当前图像和当前坐标的概念,所有命令都是对当前的坐标进行设置。
    gca()返回当前的坐标实例(a matplotlib.axes.Axes instance),gcf()返回当前图像(matplotlib.figure.Figure instance)。
    下面的小例子是产生两个子图像。

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    def f(t):
        return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t)
    
    t1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.1)
    t2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
    
    plt.figure(1)
    plt.subplot(211)
    plt.plot(t1, f(t1), 'bo', t2, f(t2), 'k')
    
    plt.subplot(212)
    plt.plot(t2, np.cos(2*np.pi*t2), 'r--')
    plt.show()
    

    figure()命令时可选的,因为figure(1)是默认创建的。
    subplot()命令会指定一个坐标系,默认是subplot(111),111参数分别说明行的数目numrows,列的数目numcols,第几个图像fignum(fignum的范围从1到numrows*numcols)。
    subplot(211)指定显示两行,每行一图,接下来为第一幅图像。

    可以用clf()来清空当前图像,用cla()来清空当前坐标。

    (4)为图像做文本说明

    text()命令可以用于在任意位置添加文本,而xlabel(),ylabel(),title()用来在指定位置添加文本。
    所有的text()命令返回一个matplotlib.text.Text实例,也可以通过关键字或者setp()函数对文本的属性进行设置。

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    mu, sigma = 100, 15
    x = mu + sigma * np.random.randn(10000)
    
    # the histogram of the data
    n, bins, patches = plt.hist(x, 50, normed=1, facecolor='g', alpha=0.75)
    
    
    plt.xlabel('Smarts')
    plt.ylabel('Probability')
    plt.title('Histogram of IQ')
    plt.text(60, .025, r'$\mu=100,\ \sigma=15$')
    plt.axis([40, 160, 0, 0.03])
    plt.grid(True)
    plt.show()
    

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