matplotlib库解析
matplotlib 是python最著名的2D绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。通过简单的绘图语句,就可以绘制出高质量的图了。
这里我们就主要讲一下inshow()函数的使用吧。
一、引入matplotlib函数库
如果你使用的是windows平台,大家可以直接下载对应版本的matplotlib库的exe文件安装即可。
使用下面的命令引入matplotlib的pyplot模块:
import matplotlib.pyplot as plt
为方便起见,这样我们就可以用plt来代替matplotlib.pyplot使用了。
二、Figure和Subplot
matplotlib的图像都位于Figure对象中,实际上就是创建了一个空的图像窗口。可以用plt.figure创建一个新的Figure。
fig = plt.figure()
不能通过空Figure绘图,必须用add_subplot()创建一个或多个子sunplot绘图区才能绘图。
ax = fig.add_subplot(221)
意思是:绘制2×2两行两列共4个subplot图像,当前选中第一个。编号从1开始。
得到如下的图像:
三、绘制z = sqrt(x^2+y^2) 的二维函数输出图像
(1)准备数据
我们采用二维数组产生两个二维矩阵,对应于所有的(x,y)对。
要使用数组,我们使用NumPy 模块。
import numpy as np
points = np.arange(-5,5,0.01) #产生1000个-5到5等间隔的点
xs,ys = np.meshgrid(points,points) #np.meshgrid()接受两个一维数组产生两个二维矩阵((x,y)对)。
z = np.sqrt(xs**2+ys**2) #计算z = sqrt(x^2+y^2)的值
(2)绘图
ax = fig.add_subplot(221) #第一个子图
ax.imshow(z) #默认配置
ax = fig.add_subplot(222) #第一个子图
ax.imshow(z,cmap = plt.cm.gray) #第二个子图,使用自定义的colormap(灰度图)
ax = fig.add_subplot(223) #第一个子图
ax.imshow(z,cmap=plt.cm.cool) #第二个子图,使用自定义的colormap
ax = fig.add_subplot(224) #第一个子图
ax.imshow(z,cmap=plt.cm.hot) #第二个子图,使用自定义的colormap
plt.show() #显示图像
于是,漂亮的图像就出来了。
可是,细心的你发现,图的坐标怎么是0-1000呢?是这样的,我们给imshow传入z矩阵是1000×1000的,z的索引其实就是图像的坐标,而其值才是通过图的颜色表现出来的。
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