实现一个最简单的plot函数调用:
实现一个最简单的plot函数调用:
1 import matplotlib.pyplot as plt
2
3 y=pp.DS.Transac_open # 设置y轴数据,以数组形式提供
4
5 x=len(y) # 设置x轴,以y轴数组长度为宽度
6 x=range(x) # 以0开始的递增序列作为x轴数据
7
8 plt.plot(x,y) # 只提供x轴,y轴参数,画最简单图形
图形输出结果类似于:
加入新方法:
plt.figure() :自定义画布大小
plt.subplot() :设置画布划分以及图像在画布上输出的位置
import matplotlib.pyplot as plt y=pp.DS.Transac_open # 设置y轴数据,以数组形式提供 x=len(y) # 设置x轴,以y轴数组长度为宽度
x=range(x) # 以0开始的递增序列作为x轴数据 #==============================
plt.figure(figsize=(8,8),dpi=80) # 画图之前首先设置figure对象,此函数相当于设置一块自定义大小的画布,使得后面的图形输出在这块规定了大小的画布上,其中参数figsize设置画布大小
plt.subplot(221) # 将figure设置的画布大小分成几个部分,参数‘221’表示2(row)x2(colu),即将画布分成2x2,两行两列的4块区域,1表示选择图形输出的区域在第一块,图形输出区域参数必须在“行x列”范围 ,此处必须在1和2之间选择——如果参数设置为subplot(111),则表示画布整个输出,不分割成小块区域,图形直接输出在整块画布上
plt.plot(y,xx) # 在2x2画布中第一块区域输出图形
plt.subplot(222)
plt.plot(y,xx) #在2x2画布中第二块区域输出图形
plt.show()
plt.subplot(223) #在2x2画布中第三块区域输出图形
plt.plot(y,xx)
plt.subplot(224) # 在在2x2画布中第四块区域输出图形
plt.plot(y,xx)
#============================== plt.plot(x,y) # 只提供x轴,y轴参数,画最简单图形
输出结果:
加入新方法:
plt.xticks():设置x轴刻度的表现方式
plt.xlim():设置x轴刻度的取值范围
1 import matplotlib.pyplot as plt
2 import numpy as nu
3
4 y=pp.DS.Transac_open # 设置y轴数据,以数组形式提供
5
6 x=len(y) # 设置x轴,以y轴数组长度为宽度
7 x=range(x) # 以0开始的递增序列作为x轴数据
8
9 plt.figure(figsize=(8,8),dpi=80) # 画图之前首先设置figure对象,此函数相当于设置一块自定义大小的画布,使得后面的图形输出在这块规定了大小的画布上,其中参数figsize设置画布大小
10 plt.subplot(111) # 将figure设置的画布大小分成几个部分,参数‘221’表示2(row)x2(colu),即将画布分成2x2,两行两列的4块区域,1表示选择图形输出的区域在第一块,图形输出区域参数必须在“行x列”范围 ,此处必须在1和2之间选择——如果参数设置为subplot(111),则表示画布整个输出,不分割成小块区域,图形直接输出在整块画布上
11 plt.plot(y,x)
12 #================================
13 plt.xlim(0,1000) # 设置x轴刻度范围,从0~1000
14 plt.ylim(0,20) # 设置y轴刻度的范围,从0~20
15
16 plt.xticks(nu.linspace(0,1000,15,endpoint=True)) # 设置x轴刻度
17 plt.yticks(nu.linspace(0,20,10,endpoint=True)) # 设置y轴刻度
18 #numpy.linspace()方法返回一个等差数列数组,第一个参数表示等差数列的第一个数,第二个参数表示等差数列最后一个数,第三个参数设置组成等差数列的元素个数,endpoint参数设置最后一个数是否包含在该等差数列。数列中相邻元素间的步长值为随机
19 如:nu.linspace(0,1000,15,endpoint=True)表示:第一个元素为0,最后一个数为1000,在这个 范围内,取15个值,构成一个等差数列,步长值随机,且1000包含在该数列中
20 #================================
21 plt.show()
图形输出结果:
修改plot方法,新加入参数:
plt.plot(y,xx,color='red',linewidth=2.5,linestyle='-') # color参数设置曲线颜色,linewidth设置曲线宽度,linestyle设置曲线风格
输出结果:
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