这次老鱼开始学习matplotlib了. 在上个pandas最后一篇博文中,我们已经看到了用matplotlib进行绘图的功能,这次更加系统性地学习一下关于matplotlib的功能. matlab由于其拥有强大的显示图表功能而出名: 在python中,就提供了一个类似matlab软件中的画图库matplotlib,其基本上是模仿matlab中的画图函数. 官网中介绍的显示图表的例子见:http://matplotlib.org/gallery/index.html 要使用,就必须先进行安装,安…

图例是啥,直接上图就知道了: 怎么创建上面的图例呢? 很简单,首先在plt.plot()函数中设置label文本属性,然后调用plt.legend()生成图例就可以了,完整的代码如下: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 生成x轴上的数据:从-3到3,总共有50个点 x = np.linspace(-1, 1, 50) # 定义一个线性方程 y1 = 2 * x + 1 # 定义一个二次…

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 matplotlib.pyplot as plt 下面我们用numpy生成x轴上的数据:从-1到1,总共有50个点: x = np.linspace(-1, 1, 50) 再定义一个线性方程: y = 2 * x + 1 接着把x和y在坐标轴上显示出来,并连点成线: plt.plot(x, y) 最后,…

如果我们想要显示多个图像,有点类似多窗口显示图像这个概念,则就会用到plt.figure() 直接上例子: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 生成x轴上的数据:从-1到1,总共有50个点 x = np.linspace(-1, 1, 50) # 定义一个线性方程 y1 = 2 * x + 1 # 定义一个二次方程 y2 = x ** 2 # 画图1 plt.figure() plt.p…

我们可以对坐标轴进行设置,设置坐标轴的范围,设置坐标轴上的文字描述等. 基本用法 例如: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 生成x轴上的数据:从-1到1,总共有50个点 x = np.linspace(-1, 1, 50) # 定义一个线性方程 y1 = 2 * x + 1 # 定义一个二次方程 y2 = x ** 2 # 设置x轴的取值范围为:-1到2 plt.xlim(-1, 2)…

本次会讲解如何修改坐标轴的位置. 要修改轴,就要先得到当前轴:plt.gca(),这个函数名挺怪的,其实是如下英文字母的首字母:get current axis,也就是得到当前的坐标轴. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 生成x轴上的数据:从-1到1,总共有50个点 x = np.linspace(-1, 1, 50) # 定义一个线性方程 y1 = 2 * x + 1 # 定义一个二…

本节讲述在图片中添加注解. 直接上代码: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 生成x轴上的数据:从-3到3,总共有50个点 x = np.linspace(-1, 1, 50) # 定义一个线性方程 y1 = 2 * x + 1 # 定义一个二次方程 y2 = x ** 2 # 绘制红色的线宽为1虚线的线条,注意这里p1后面有个逗号 plt.plot(x, y1, color='red'…

本节主要讲述如何对坐标轴的刻度字体大小以及背景色进行修改. 例如: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 生成x轴上的数据:从-3到3,总共有50个点 x = np.linspace(-3, 3, 50) # 定义一个线性方程 y1 = 0.1 * x plt.plot(x, y1, linewidth=1) plt.ylim(-2, 2) ax = plt.gca() # 隐藏掉右边和上…

之前我们一直在讲述线段图,这次讲述散点图. 散点图的生成很简单,只要调用plt.scatter()函数就可以. 例如: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 生成100*100随机点 x = np.random.randn(100) y = np.random.randn(100) # 画散点图,并用随机颜色来显示,只是为了增加美观而已 plt.scatter(x, y, c=np.ran…

柱状图在平常的图表中是非常常用的图,本节我们来看下如何来显示柱状图. 代码为: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 柱子的数量 n = 12 # 生成X轴上的坐标位置 X = np.arange(n) # 生成Y轴上的值 Y = np.random.rand(n) plt.bar(X, Y) # 生成柱状图上的标注值 for x,y in zip(X, Y): # 在(x, y+0.01…