PYTHON matplotlib入门
- '''作为线性图的替代,可以通过向 plot() 函数添加格式字符串来显示离散值。 可以使用以下格式化字符。
- 字符 描述
- '-' 实线样式
- '--' 短横线样式
- '-.' 点划线样式
- ':' 虚线样式
- '.' 点标记
- ',' 像素标记
- 'o' 圆标记
- 'v' 倒三角标记
- '^' 正三角标记
- '<' 左三角标记
- '>' 右三角标记
- '1' 下箭头标记
- '2' 上箭头标记
- '3' 左箭头标记
- '4' 右箭头标记
- 's' 正方形标记
- 'p' 五边形标记
- '*' 星形标记
- 'h' 六边形标记 1
- 'H' 六边形标记 2
- '+' 加号标记
- 'x' X 标记
- 'D' 菱形标记
- 'd' 窄菱形标记
- '|' 竖直线标记
- '_' 水平线标记
- 以下是颜色的缩写:
- 字符 颜色
- 'b' 蓝色
- 'g' 绿色
- 'r' 红色
- 'c' 青色
- 'm' 品红色
- 'y' 黄色
- 'k' 黑色
- 'w' 白色
- 要显示圆来代表点,而不是上面示例中的线,请使用 ob 作为 plot() 函数中的格式字符串。'''
- import numpy as np
- from matplotlib import pyplot as plt
- import matplotlib,time
- def jczt():#检测可以使用的系统中文字体,其中有"SimHei"
- from matplotlib import pyplot as plt
- import matplotlib
- a=sorted([f.name for f in matplotlib.font_manager.fontManager.ttflist])
- for i in a:
- print(i)
- # fname 为 你下载的字体库路径,注意 SourceHanSansSC-Bold.otf 字体的路径在当前文件夹中
- #zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="SourceHanSansSC-Bold.otf")
- def xian3():#显示3个图表
- zhfont2 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="C:\\Windows\\Fonts\\simsun.ttc")#指定特定的字体
- x = np.arange(1,11)
- y = 2 * x + 5
- yy=3*x+5
- plt.rcParams['font.family']=['SimHei']#指定字体,需要通过上面的函数检测再选择其中的一个中文字体,以下pl默认使用该字体
- plt.title("菜鸟教程 - 测试")
- # fontproperties 设置中文显示,fontsize 设置字体大小
- plt.xlabel("x 轴", fontproperties=zhfont2,fontsize=16)#配合上面的zhfont1来使用,使用特定的字体,不指定就是默认,默认是前面设置的simhei
- #plt.xlabel("x 轴",fontsize=14)
- plt.ylabel("y 轴",fontsize=14)
- #plt.plot(x,y)#默认画直线
- plt.subplot(3,1,1)#建立subplot风格,高为2,宽为1,激活第一个图像
- plt.plot(x,y,".r") #红色圆点
- plt.subplot(3,1,2)#建立subplot风格,高为2,宽为1,激活第二个图像
- plt.plot(x,yy,"ob")#蓝色圆圈
- plt.subplot(3,1,3)#建立subplot风格,高为2,宽为1,激活第3个图像
- plt.plot(x,yy,"+b")#蓝色圆圈
- plt.show()
- def xian1():#显示直线,设置中文字体
- zhfont2 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="C:\\Windows\\Fonts\\simsun.ttc")#指定特定的字体
- x = np.arange(1,11)
- y = 2 * x + 5
- yy=3*x+5
- plt.rcParams['font.family']=['SimHei']#指定字体,需要通过上面的函数检测再选择其中的一个中文字体,以下pl默认使用该字体
- plt.title("菜鸟教程 - 测试")
- # fontproperties 设置中文显示,fontsize 设置字体大小
- plt.xlabel("x 轴", fontproperties=zhfont2,fontsize=16)#配合上面的zhfont1来使用,使用特定的字体,不指定就是默认,默认是前面设置的simhei
- #plt.xlabel("x 轴",fontsize=14)
- plt.ylabel("y 轴",fontsize=14)
- plt.plot(x,y)#默认画直线
- plt.show()
- def xian11():#通过红 点显示趋势
- zhfont2 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="C:\\Windows\\Fonts\\simsun.ttc")#指定特定的字体
- x = np.arange(1,11)
- y = 2 * x + 5
- yy=3*x+5
- plt.rcParams['font.family']=['SimHei']#指定字体,需要通过上面的函数检测再选择其中的一个中文字体,以下pl默认使用该字体
- plt.title("菜鸟教程 - 测试")
- # fontproperties 设置中文显示,fontsize 设置字体大小
- plt.xlabel("x 轴", fontproperties=zhfont2,fontsize=16)#配合上面的zhfont1来使用,使用特定的字体,不指定就是默认,默认是前面设置的simhei
- #plt.xlabel("x 轴",fontsize=14)
- plt.ylabel("y 轴",fontsize=14)
- #plt.subplot(3,1,1)#建立subplot风格,高为2,宽为1,激活第一个图像
- plt.plot(x,y,".r") #红色圆点
- plt.show()
- def xian2():#显示2个图表,不显示X轴 Y轴提示
- zhfont2 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="C:\\Windows\\Fonts\\simsun.ttc")#指定特定的字体
- x = np.arange(1,11)
- y = 2 * x + 5
- yy=3*x+5
- plt.rcParams['font.family']=['SimHei']#指定字体,需要通过上面的函数检测再选择其中的一个中文字体,以下pl默认使用该字体
- plt.title("菜鸟教程 - 测试")
- # fontproperties 设置中文显示,fontsize 设置字体大小
- plt.xlabel("x 轴", fontproperties=zhfont2,fontsize=16)#配合上面的zhfont1来使用,使用特定的字体,不指定就是默认,默认是前面设置的simhei
- #plt.xlabel("x 轴",fontsize=14)
- plt.ylabel("y 轴",fontsize=14)
- #plt.plot(x,y)#默认画直线
- plt.subplot(2,1,1)#建立subplot风格,高为2,宽为1,激活第一个图像
- plt.plot(x,y,".r") #红色圆点
- plt.subplot(2,1,2)#建立subplot风格,高为2,宽为1,激活第二个图像
- plt.plot(x,yy,"ob")#蓝色圆圈
- plt.show()
- def xian2a():#显示2个图表,两图分别显示不同的字符及字体
- zhfont2 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="C:\\Windows\\Fonts\\simsun.ttc")#指定特定的字体
- x = np.arange(1,11)
- y = 2 * x + 5
- yy=3*x+5
- plt.rcParams['font.family']=['SimHei']#指定字体,需要通过上面的函数检测再选择其中的一个中文字体,以下pl默认使用该字体
- plt.title("菜鸟教程 - 测试")
- # fontproperties 设置中文显示,fontsize 设置字体大小
- plt.xlabel("x 轴", fontproperties=zhfont2,fontsize=16)#配合上面的zhfont1来使用,使用特定的字体,不指定就是默认,默认是前面设置的simhei
- #plt.xlabel("x 轴",fontsize=14)
- plt.ylabel("y 轴",fontsize=14)
- #plt.plot(x,y)#默认画直线
- plt.subplot(2,1,1)#建立subplot风格,高为2,宽为1,激活第一个图像
- plt.title("上图标题菜鸟教程 - 测试1",loc="center") #显示第一个图像的标题
- #loc为标题位置(left,center,right),默认为center
- plt.xlabel("上图x 轴",fontsize=14,loc="left")
- plt.ylabel("上图y 轴",fontsize=14,loc="top")
- #y轴位置(bottom,center,top),默认为center
- plt.plot(x,y,".r") #红色圆点
- plt.subplot(2,1,2)#建立subplot风格,高为2,宽为1,激活第二个图像
- plt.title("下图标题菜鸟教程 - 测试2",loc="right") #显示第二个图像的标题
- plt.xlabel("下图x 轴",fontsize=14,loc="center")
- plt.ylabel("下图y 轴",fontsize=14,loc="bottom")
- plt.plot(x,yy,"ob")#蓝色圆圈
- plt.show()
- xian2a()
PYTHON matplotlib入门的更多相关文章
- Python 绘图库Matplotlib入门教程
0 简单介绍 Matplotlib是一个Python语言的2D绘图库,它支持各种平台,并且功能强大,能够轻易绘制出各种专业的图像. 1 安装 pip install matplotlib 2 入门代码 ...
- Python数据分析入门
Python数据分析入门 最近,Analysis with Programming加入了Planet Python.作为该网站的首批特约博客,我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析.具体内 ...
- python sqlite3 入门 (视频讲座)
python sqlite3 入门 (视频讲座) an SQLite mini-series! - Simple Databases with Python 播放列表: YouTube https:/ ...
- 《Python数据分析》-Ch01 Python 程序库入门
Ch01 Python 程序库入门 1.1 一些简要介绍: NumPy 是一个基础性的Python库,为我们提供了常用的数值数组和函数. SciPy是Python的科学计算库,对NumPy的功能进 ...
- 绘图神器-matplotlib入门
这次,让我们使用一个非常有名且十分有趣的玩意儿来完成今天的任务,它就是jupyter. 一.安装jupyter matplotlib入门之前,先安装好jupyter.这里只提供最为方便快捷的安装方式: ...
- python绘图入门
python绘图入门 学习了:https://zhuanlan.zhihu.com/p/34200452 API:https://matplotlib.org/api/pyplot_api.html ...
- Python数据分析入门与实践 ✌✌
Python数据分析入门与实践 (一个人学习或许会很枯燥,但是寻找更多志同道合的朋友一起,学习将会变得更加有意义✌✌) 这是一个数据驱动的时代,想要从事机器学习.人工智能.数据挖掘等前沿技术,都离不开 ...
- 2019年大牛最新整理的Python技术入门路线
Python作为一门学习上手快.开发效率高.代码优雅的编程语言,一直以来都是最热门的几种语言之一,甚至在进入2019年之后热度超过了十几年的霸主Java,成为最受欢迎的语言.Python一直有胶水语言 ...
- Python 正则表达式入门(中级篇)
Python 正则表达式入门(中级篇) 初级篇链接:http://www.cnblogs.com/chuxiuhong/p/5885073.html 上一篇我们说在这一篇里,我们会介绍子表达式,向前向 ...
随机推荐
- ReentrantLock修饰类文件,实现按类获取锁的逻辑
1.ReentrantLock 给类文件加锁,实现类似synchronized(class)的功能 核心是类文件中,使用static修饰的reentrantLock对象 public class So ...
- NVIDIA 自动驾驶软件平台
NVIDIA 自动驾驶软件平台 Software Developers using DRIVE AGX Developer Kits may choose between: DRIVE OS 5.2. ...
- Jittor框架API
Jittor框架API 这里是Jittor主模块的API文档,可以通过import jittor来获取该模块. classjittor.ExitHooks exc_handler(exc_type, ...
- YOLOv4实用训练实践
YOLOv4实用训练实践 准备工作 推荐使用Ubuntu 18.04 CMake >= 3.8: https://cmake.org/download/ CUDA >= 10.0: htt ...
- HLS后端示例
HLS后端示例 TVM支持带有SDAccel的Xilinx FPGA板.这是有关如何将TVM部署到AWS F1 FPGA实例的文档. 此功能仍处于试验阶段.暂时无法使用SDAccel部署端到端神经网络 ...
- TensorFlow神经网络集成方案
TensorFlow神经网络集成方案 创造张力流create_tensorflow_neuropod 将TensorFlow模型打包为neuropod包. create_tensorflow_neur ...
- Netty 框架学习 —— EventLoop 和线程模型
EventLoop 接口 Netty 是基于 Java NIO 的,因此 Channel 也有其生命周期,处理一个连接在其生命周期内发生的事件是所有网络框架的基本功能.通常来说,我们使用一个线程来处理 ...
- 搭建 MySQL 高可用高性能集群
什么是MySQL集群,什么是MySQL集群,如果你想知道什么是MySQL集群,我现在就带你研究. MySQL 是一款流行的轻量级数据库,很多应用都是使用它作为数据存储.作为小型应用的数据库,它完全可以 ...
- GlusterFS更换Brick
故障环境还原 GlusterFS集群系统一共有4个节点,集群信息如下 # 分别在各个节点上配置hosts.同步好系统时间,关闭防火墙和selinux [root@glusterfs-master-8 ...
- AnyCast技术
在公司项目经历过DDoS攻击后,选用了一些比较成熟的DDoS防护厂商,在学习过程中,发现,许多DDoS厂商的防护技术都离不开 Anycast网络. 所以在这里整理一下AnyCast的相关资料. 1. ...