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使用matplotlib绘制图表

使用matplotlib绘制图表

作者: 谷於菟 | 来源:发表于2017-09-07 22:00 被阅读0次

    使用matplotlib绘制图表

    安装

    pip install matplotlib
    

    这篇官方教程通俗易懂,看完能有基本的了解和使用。

    中文显示问题

    下载simhei.ttf(或其它中文ttf字体),并放到相应Python版本的site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf目录。

    代码中添加

    # 设置中文
    plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei'
    plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
    

    如果不起作用,删除缓存rm -rf ~/.matplotlib/fontList.py3k.cache

    示例

    示例一:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    np.random.seed(19690801)
    
    mu, sigma = 100, 15
    x = mu + sigma * np.random.randn(1000)
    
    plt.hist(x, 50, normed=True, facecolor='g', alpha=0.75)
    plt.text(60, 0.025, r'$\mu=100,\ \sigma=15$')
    plt.annotate('here', xy=(105, 0.03), xytext=(110, 0.035), color='r',
        arrowprops=dict(facecolor='r', shrink=0.05))
    plt.axis([40, 160, 0.0, 0.04])
    plt.grid(True)
    plt.xlabel('Smarts')
    plt.ylabel('Probability')
    plt.title('Histogram of IQ')
    
    plt.show()
    
    示例一示例一

    示例二:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    from matplotlib.ticker import NullFormatter  # useful for `logit` scale
    
    # Fixing random state for reproducibility
    np.random.seed(19680801)
    
    # make up some data in the interval ]0, 1[
    y = np.random.normal(loc=0.5, scale=0.4, size=1000)
    y = y[(y > 0) & (y < 1)]
    y.sort()
    x = np.arange(len(y))
    
    # plot with various axes scales
    plt.figure(1)
    
    # linear
    plt.subplot(221)
    plt.plot(x, y)
    plt.yscale('linear')
    plt.title('linear')
    plt.grid(True)
    
    # log
    plt.subplot(222)
    plt.plot(x, y)
    plt.yscale('log')
    plt.title('log')
    plt.grid(True)
    
    # symmetric log
    plt.subplot(223)
    plt.plot(x, y - y.mean())
    plt.yscale('symlog', linthreshy=0.01)
    plt.title('symlog')
    plt.grid(True)
    
    # logit
    plt.subplot(224)
    plt.plot(x, y)
    plt.yscale('logit')
    plt.title('logit')
    plt.grid(True)
    # Format the minor tick labels of the y-axis into empty strings with
    # `NullFormatter`, to avoid cumbering the axis with too many labels.
    plt.gca().yaxis.set_minor_formatter(NullFormatter())
    # Adjust the subplot layout, because the logit one may take more space
    # than usual, due to y-tick labels like "1 - 10^{-3}"
    plt.subplots_adjust(top=0.92, bottom=0.08, left=0.10, right=0.95, hspace=0.25,
                        wspace=0.35)
    
    plt.show()
    
    示例二示例二

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