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测试数据:

  1. # 传入的参数
  2. x=[1,2,3,4,5]
  3. squares=[1,4,9,16,25]

简单的绘图

  1. import matplotlib.pyplot as plt
  2. def plot1(x,squares):
  3. """plot simple pic"""
  4. plt.plot(x,squares,linewidth=1)
  5. # or plt.plot(squares)
  6. plt.show()
  • plt.plot(x,y)
  • plt.show()

改变文字、字体、线宽

  1. def plot2(x,squares):
  2. """change literature and line width"""
  3. plt.plot(x,squares,linewidth=2)
  4. plt.title("Literatures",fontsize=24)
  5. plt.xlabel("xlabel",fontsize=14)
  6. plt.ylabel("ylabel",fontsize=14)
  7. # set labelsize of x, y
  8. plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)
  9. plt.show()
  • plt.title("title")
  • plt.xlabel('xlabel')
  • plt.ylabel('ylabel')
  • plt.tick_params(axis,labelsize)

自动生成数据

  1. def plot3():
  2. """automatically compute the data"""
  3. x_val = list(range(1,1001))
  4. y_val = [x**2 for x in x_val]
  5. plt.scatter(x_val,y_val,s=5)
  6. plt.title("Literatures",fontsize=24)
  7. plt.xlabel("xlabel",fontsize=14)
  8. plt.ylabel("ylabel",fontsize=14)
  9. # set labelsize of x, y
  10. plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)
  11. plt.axis([0,1100,0,1100000])
  12. plt.show()
  • plt.axis([0,1100,0,110000])
  • plt.scatter(x,y,s)

颜色改变(很漂亮)

  1. def plot4():
  2. """change the color"""
  3. x_val = list(range(1,1001))
  4. y_val = [x**2 for x in x_val]
  5. # delete the default edgecolor(black)
  6. # change color by adjusting c
  7. plt.scatter(x_val,y_val,edgecolor='none',c=(0.5,0.6,0.3),s=5)
  8. plt.title("Literatures",fontsize=24)
  9. plt.xlabel("xlabel",fontsize=14)
  10. plt.ylabel("ylabel",fontsize=14)
  11. # set labelsize of x, y
  12. plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)
  13. plt.axis([0,1100,0,1100000])
  14. plt.show()
  • plt.scatter(x,y,edgecolor='none',c,s)

    • c用来调节颜色
    • s代表size
  1. def plot5():
  2. """using colormap"""
  3. x_val = list(range(1,1001))
  4. y_val = [x**2 for x in x_val]
  5. # delete the default edgecolor(black)
  6. # using cmap to make gradient
  7. plt.scatter(x_val,y_val,edgecolor='none',c=y_val,s=5,cmap=plt.cm.Blues)
  8. plt.title("Literatures",fontsize=24)
  9. plt.xlabel("xlabel",fontsize=14)
  10. plt.ylabel("ylabel",fontsize=14)
  11. # set labelsize of x, y
  12. plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)
  13. plt.axis([0,1100,0,1100000])
  14. plt.show()
  • plt.scatter(x,y,edgecolor,c,s,cmap)

    • cmap颜色映射

      • plt.cm.Blues
      • plt.cm.Reds
      • plt.cm.Greens
      • plt.cm.Paired
      • plt.cm.binary
      • plt.cm.seismic

保存图片

  1. def plot6():
  2. """using colormap"""
  3. x_val = list(range(1,1001))
  4. y_val = [x**2 for x in x_val]
  5. # delete the default edgecolor(black)
  6. # using cmap to make gradient
  7. # cmap(plt.cm.*) Blues Reds Greens Paired binary seismic
  8. plt.scatter(x_val,y_val,edgecolor='none',c=y_val,s=5,cmap=plt.cm.seismic)
  9. plt.title("Literatures",fontsize=24)
  10. plt.xlabel("xlabel",fontsize=14)
  11. plt.ylabel("ylabel",fontsize=14)
  12. # set labelsize of x, y
  13. plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)
  14. plt.axis([0,1100,0,1100000])
  15. # do not show, save it
  16. plt.savefig('save.png',bbox_inches='tight')
  • plt.savefig('name.jpg',bbox_inches)

    • 一般bbox_inches='tight'比较好

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