1 First plots with Matplotlib

简单的绘图1

简单的绘图2

简单的绘图3

2 网格 = grid

3 设置坐标轴的取值范围 = axis xlim ylim

方法1:整体设置

[xmin, xmax, ymin, ymax]   ===》plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])

方法2:分别设置

plt.xlim([xmin, xmax])
plt.ylim([ymin, ymax])

4 设置坐标含义标签 = label

5 设置图片的整体标题 = title

6 设置图例 = legend

方法2:

plt.plot(x, x*1.5)
plt.plot(x, x*3.0)
plt.plot(x, x/3.0)
plt.legend(['Normal', 'Fast', 'Slow'])

图例的位置参数:loc = Code

String Code
best 0
upper right 1
upper left 2
lower left 3
lower right 4
right 5
center left 6
center right 7
lower center 8
upper center 9
center 10

7 一副完整的图像

8 保存图片 = savefig

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3])
plt.savefig("plot123.png")
plt.savefig('plot123_2.png', dpi=200)
#
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['figure.figsize']
mpl.rcParams['savefig.dpi']
mpl.reParams['Agg']

9 本小结所有代码示例

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 3, 2, 4])
plt.show() import matplotlib.pyplot as plt
x = range(6)
plt.plot(x, [xi**2 for xi in x])
plt.show() import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0.0, 6.0, 0.01)
plt.plot(x, [x**2 for x in x])
plt.show() import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(1, 5)
plt.plot(x, x*1.5, x, x*3.0, x, x/3.0)
plt.grid(True)
plt.show() import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(1, 5)
plt.plot(x, x*1.5, x, x*3.0, x, x/3.0)
plt.axis() # 显示当前坐标轴的极限取值范围 x->(0.85, 4.15), y->(-0.25, 12.58)
plt.axis([0, 5, -1, 13]) # 从新设置当前坐标轴的范围
plt.show() import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 3, 2, 4])
plt.xlabel('This is the X axis') #这个是x轴的标签
plt.ylabel('This is the Y axis') #这个是y轴的标签
plt.show() import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 3, 2, 4])
plt.title('Simple plot') # 图像的标题
plt.show() import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(1, 5)
plt.plot(x, x*1.5, label="Normal")
plt.plot(x, x*3.0, label="Fast")
plt.plot(x, x/3.0, label="Slow")
plt.legend() # 设置图例
plt.show() import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(1, 5)
plt.plot(x, x*1.5, x, x*3.0, x, x/3.0)
plt.grid(True)
plt.title('Sample Growth of a Measure')
plt.xlabel('Samples')
plt.ylabel('Values Measured')
plt.legend(['Normal', 'Fast', 'Slow'], loc = 'upper left')
plt.show() import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3])
plt.savefig("plot123.png")
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['figure.figsize']
mpl.rcParams['savefig.dpi']
plt.savefig('plot123_2.png', dpi=200)

 


知识在于点点滴滴的积累,我会在这个路上Go ahead,

有幸看到我博客的朋友们,若能学到知识,请多多关注以及讨论,让我们共同进步,扬帆起航。

后记:打油诗一首

适度锻炼,量化指标

考量天气,设定目标

科学锻炼,成就体标

高效科研,实现学标


 
 
 
 

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