机器学习-数据可视化神器matplotlib学习之路(二)
之前学习了matplotlib的一些基本画图方法(查看上一节),这次主要是学习在图中加一些文字和其其它有趣的东西。
先来个最简单的图
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np x = np.linspace(-2, 2, 50)
y = x**2
plt.xlim((-3,3))#设置x坐标范围
plt.ylim((0,5))#设置y坐标范围
plt.plot(x,y) plt.show()
接下来加一下文字描述,第一种方法,plt.text()
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np x = np.linspace(-2, 2, 50)
y = x**2
plt.xlim((-3,3))#设置x坐标范围
plt.ylim((0,5))#设置y坐标范围
plt.plot(x,y) plt.text(
-2,#文字x坐标
2,#文字y坐标
'this is simple text',#内容
fontsize=14#文字大小
) plt.show()
这里我们还可以用$$将文字包住可以让文字字体更加好看,同时也可以实现一些特殊字符的表达,比如一些常用的数学符号,这对写论文有好处
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np x = np.linspace(-2, 2, 50)
y = x**2
plt.xlim((-3,3))#设置x坐标范围
plt.ylim((0,5))#设置y坐标范围
plt.plot(x,y) plt.text(
-2,#文字x坐标
2,#文字y坐标
'this is simple text',#内容
fontsize=14#文字大小
)
plt.text(
-2,#文字x坐标
4,#文字y坐标
r'$this\ is\ simple\ text\ \alpha_i\ \mu_i$',#用$包住空格需要用转义字符转义,包括特殊字符alpha等也需要,alpha_i表示alpha下标i
fontsize=14#文字大小
) plt.show()
接下来,第二种文字描述,这种要高级一点,用plt.annotate()实现,比如我要在曲线上x=1.5的地方加
并且向右下偏移一些位置,加上一个曲线箭头指向x=1.5的点
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np x = np.linspace(-2, 2, 50)
y = x**2
plt.xlim((-3,3))#设置x坐标范围
plt.ylim((0,5))#设置y坐标范围
plt.plot(x,y) plt.text(
-2,#文字x坐标
2,#文字y坐标
'this is simple text',#内容
fontsize=14#文字大小
)
plt.text(
-2,#文字x坐标
4,#文字y坐标
r'$this\ is\ simple\ text\ \alpha_i\ \mu_i$',#内容
fontsize=14#文字大小
) x0 = 1.5
y0 = x0**2
plt.scatter(x0, y0, s=50, color='r')
plt.plot([x0, x0], [0, y0], linestyle='--', linewidth=2.0)
plt.annotate(r'$x**2=%s$' % y0,#内容
xy=(x0, y0),#文字坐标
xycoords='data',#文字坐标以data也就是x,y的值为基准
xytext=(+20,-30),#文字相对于xy坐标的偏移量
textcoords='offset points',#偏移基准
arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2')#画一个曲线箭头指向xy坐标
) plt.show()
效果如上图,此方法比较复杂,详细参数说明可以参考官方api,好了,到这里就大功告成!
接下来准备学习一些常用类型的图了。
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