Matplotlib 基本用法
1、基础应用
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
#使用np.linspace定义x:范围是(-1,1);个数是50. 仿真一维数据组(x ,y)表示曲线1
>>> x = np.linspace(-1, 1, 50)
>>> y = 2*x + 1
#使用plt.figure定义一个图像窗口. 使用plt.plot画(x ,y)曲线. 使用plt.show显示图像.
>>> plt.figure()
<Figure size 640x480 with 0 Axes>
>>> plt.plot(x, y)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001E9980C9668>]
>>> plt.show()
2、简单的线条
matplotlib 的 figure 就是一个 单独的 figure 小窗口, 小窗口里面还可以有更多的小图片.
#使用np.linspace定义x:范围是(-3,3);个数是50. 仿真一维数据组(x ,y1)表示曲线1. 仿真一维数据组(x ,y2)表示曲线2.
>>> x = np.linspace(-3, 3, 50)
>>> y1 = 2*x + 1
>>> y2 = x**2
>>> plt.figure()
<Figure size 640x480 with 0 Axes>
>>> plt.plot(x, y1)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001E998804EB8>]
>>> plt.show()
#使用plt.figure定义一个图像窗口:编号为3;大小为(8, 5). 使用plt.plot画(x ,y2)曲线. 使用plt.plot画(x ,y1)曲线,曲线的颜色属性(color)为红色;曲线的宽度(linewidth)为1.0;曲线的类型(linestyle)为虚线. 使用plt.show显示图像.
>>> plt.figure(num=3, figsize=(8, 5),)
<Figure size 800x500 with 0 Axes>
>>> plt.plot(x, y2)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001C38F43C048>]
>>> plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001C38F43C208>]
>>> plt.show()
3、设置坐标轴
>>> x = np.linspace(-3, 3, 50)
>>> y1 = 2*x + 1
>>> y2 = x**2 #使用plt.figure定义一个图像窗口. 使用plt.plot画(x ,y2)曲线. 使用plt.plot画(x ,y1)曲线,曲线的颜色属性(color)为红色;曲线的宽度(linewidth)为1.0;曲线的类型(linestyle)为虚线.
>>> plt.figure()
<Figure size 640x480 with 0 Axes>
>>> plt.plot(x, y2)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001C38F2CD5F8>]
>>> plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001C38F2CD7B8>] #使用plt.xlim设置x坐标轴范围:(-1, 2); 使用plt.ylim设置y坐标轴范围:(-2, 3); 使用plt.xlabel设置x坐标轴名称:’I am x’; 使用plt.ylabel设置y坐标轴名称:’I am y’;
>>> plt.xlim((-1, 2))
(-1, 2)
>>> plt.ylim((-2, 3))
(-2, 3)
>>> plt.xlabel('I am x')
Text(0.5,0,'I am x')
>>> plt.ylabel('I am y')
Text(0,0.5,'I am y')
>>> plt.show()
#使用np.linspace定义范围以及个数:范围是(-1,2);个数是5. 使用print打印出新定义的范围. 使用plt.xticks设置x轴刻度:范围是(-1,2);个数是5
>>> new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5)
>>> print(new_ticks)
[-1. -0.25 0.5 1.25 2. ]
>>> plt.xticks(new_ticks)
([<matplotlib.axis.XTick object at 0x000001C38F5ADF60>, <matplotlib.axis.XTick object at 0x000001C38F5ADBA8>, <matplotlib.axis.XTick object at 0x000001C38F5AD320>, <matplotlib.axis.XTick object at 0x000001C38F4BD320>, <matplotlib.axis.XTick object at 0x000001C38F4B44E0>], <a list of 5 Text xticklabel objects>)
#使用plt.yticks设置y轴刻度以及名称:刻度为[-2, -1.8, -1, 1.22, 3];对应刻度的名称为[‘really bad’,’bad’,’normal’,’good’, ‘really good’]. 使用plt.show显示图像.
>>> plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3],[r'$really\ bad$', r'$bad$', r'$normal$', r'$good$', r'$really\ good$'])
([<matplotlib.axis.YTick object at 0x000001C3832A15F8>, <matplotlib.axis.YTick object at 0x000001C38F5A6B70>, <matplotlib.axis.YTick object at 0x000001C38F5AD240>, <matplotlib.axis.YTick object at 0x000001C38F4B4FD0>, <matplotlib.axis.YTick object at 0x000001C38F4C79E8>], <a list of 5 Text yticklabel objects>)
>>> plt.show()
4、设置不同的名字和位置
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> x = np.linspace(-3, 3, 50)
>>> y1 = 2*x + 1
>>> y2 = x**2
>>> plt.figure()
<Figure size 640x480 with 0 Axes>
>>> plt.plot(x, y2)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001C38E1099B0>]
>>> plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001C38E1095C0>]
>>> plt.xlim((-1, 2))
(-1, 2)
>>> plt.ylim((-2, 3))
(-2, 3)
>>> new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5)
>>> plt.xticks(new_ticks)
([<matplotlib.axis.XTick object at 0x000001C38F2DD860>, <matplotlib.axis.XTick object at 0x000001C3832862E8>, <matplotlib.axis.XTick object at 0x000001C38F47FAC8>, <matplotlib.axis.XTick object at 0x000001C38D91B240>, <matplotlib.axis.XTick object at 0x000001C38D91BCC0>], <a list of 5 Text xticklabel objects>)
>>> plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3],['$really\ bad$', '$bad$', '$normal$', '$good$', '$really\ good$'])
([<matplotlib.axis.YTick object at 0x000001C38F4410B8>, <matplotlib.axis.YTick object at 0x000001C38F487AC8>, <matplotlib.axis.YTick object at 0x000001C38F47F0B8>, <matplotlib.axis.YTick object at 0x000001C38B7A2C50>, <matplotlib.axis.YTick object at 0x000001C38B7A2AC8>], <a list of 5 Text yticklabel objects>) #使用plt.gca获取当前坐标轴信息. 使用.spines设置边框:右侧边框;使用.set_color设置边框颜色:默认白色; 使用.spines设置边框:上边框;使用.set_color设置边框颜色:默认白色;
>>> ax = plt.gca()
>>> ax.spines['right'].set_color('none')
>>> ax.spines['top'].set_color('none')
>>> plt.show()
5、调整坐标轴
#使用.xaxis.set_ticks_position设置x坐标刻度数字或名称的位置:bottom.(所有位置:top,bottom,both,default,none)
>>> ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') #使用.spines设置边框:x轴;使用.set_position设置边框位置:y=0的位置;(位置所有属性:outward,axes,data)
>>> ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) #使用.yaxis.set_ticks_position设置y坐标刻度数字或名称的位置:left.(所有位置:left,right,both,default,none)
>>> ax.yaxis.set_ticks_position('left') #使用.spines设置边框:y轴;使用.set_position设置边框位置:x=0的位置;(位置所有属性:outward,axes,data) 使用plt.show显示图像.
>>> ax.spines['left'].set_position(('data',0))
>>> plt.show()
Matplotlib 基本用法的更多相关文章
- matplotlib基本用法-【老鱼学matplotlib】
本文介绍一下matplotlib的最基本用法. 这次我们要显示一个线性方程的直线. 首先要引入matplotlib库,一般是用plt这个简写的,我们就按照大多数人的惯例来进行命名: import ma ...
- matplotlib 高级用法实例--共享x轴
http://localhost:8888/notebooks/duanqs/matplotlib_advanced_example.ipynb 我不会弄呀, 刚才从matplotlib文档里吧示例用 ...
- Matplotlib 绘图 用法
Matplotlib基础知识 一.Matplotlib基础知识 Matplotlib中的基本图表包括的元素 x轴和y轴 axis 水平和垂直的轴线 x轴和y轴刻度 tick 刻度标示坐标轴的分隔,包括 ...
- 数据分析——matplotlib的用法
Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包.数据可视化也是我们数据分析的最重要的工作之一,可以帮助我们完成很多操作,例如:找出异常值.必要的一些数据转换等.完成数据分析的最终 ...
- Matplotlib用法
一 环境安装 Make sure you have installed numpy. 先安装np pip install matplotlib (Python2.X) pip3 install mat ...
- [数据]matplotlib总结
这里权当一个matplotlib的用法小结,主要用于记录,以防忘记. 需要安装一下Anaconda,这里推荐清华大学的镜像:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/h ...
- 数据可视化之Matplotlib的使用
1.什么是数据可视化 数据可视化在量化分析当中是一个非常关键的辅助工具,往往我们需要通过可视化技术,对我们的数据进行更清晰的展示,这样也能帮助我们理解交易.理解数据.通过数据的可视化也可以更快速的发现 ...
- matplotlib | Python强大的作图工具,让你从此驾驭图表
今天是数据处理专题的第9篇文章,在之前的8篇文章当中我们已经介绍完了pandas这个库的一些基本用法,我们先把一些冷门的高级用法放一放,先来给大家介绍一下另外一个很有用的数据分析库--matplotl ...
- 前置机器学习(五):30分钟掌握常用Matplitlib用法
Matplotlib 是建立在NumPy基础之上的Python绘图库,是在机器学习中用于数据可视化的工具. 我们在前面的文章讲过NumPy的用法,这里我们就不展开讨论NumPy的相关知识了. Matp ...
随机推荐
- 【算法和数据结构】_15_小算法_打印EOF的值
/* 本程序打印EOF的值 */ #include <stdio.h> int main(int argc,char* argv[],char* env) { printf("E ...
- phpcms调用语句
title 标题:url 链接地址:thumb缩略图 :先调用moreinfo="1" content 内容: {php list($copyfrom) = explode('| ...
- 测试WCF遇到的一些问题
win7+iis7 1.localhost访问bad request错误. 主机地址不要指定为127.0.0.1.设置为”全部未分配“. 2.错误 500.19(由于权限不足而无法读取配置文件)的问题 ...
- C/C++中的volatile简单描述
首先引入一篇博客: 1. 为什么用volatile? C/C++ 中的 volatile 关键字和 const 对应,用来修饰变量,通常用于建立语言级别的 memory barrier.这是 BS 在 ...
- ssh免密钥之上厕所
ssh服务简单介绍 SSH协议框架中最主要的部分是三个协议: *传输层协议(The Transport Layer Protocol)提供服务器认证,数据机密性,信息完整性等的支持; *用户认证协议( ...
- ajax基本原理
- python中的第三方日志模块logging
基本上每个系统都有自己的日志系统,可以使自己写的,也可以是第三方的.下面来简单介绍一下python中第三方的日志模块,入手还是比较简单的,但是也很容易给自己埋雷. 下面是我参考的资料链接 入手demo ...
- (4)网络配置及CRT远程连接
修改linux虚拟机中某一网卡的网络配置: 打开终端,输入命令vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 在文件中写入以下内容: (这里有个错误,DNS要 ...
- C++ 日志生成 DLL
示例: #define log_dbg(format,args...) \ printf("[DBG] [%s: %s() line:%d]: "format ,__ ...
- 第一篇、Python初识
1.Python文件后缀是否可以任意? 单独执行的时候没关系,但当文件需要导入(即导入模块)的时候,如果不是py后缀的,会出错. 2.执行方法 1) python +文件路径 python + fil ...