使用Matplotlib画出线形图的简单教程

落日映苍穹つ 2022-09-26 15:53 201阅读 0赞

# import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    #ipython 画图
    %pylab inline

In \[10\]:

#简单线图 
    
    #生成测试数据 
    x = np.linspace(-1,1,50) 
    y = np.cos(x)
    
    #figure创建一个绘图对象 figsize 图片大小
    plt.figure(figsize=(10,5))
    
    #画图 
    plt.plot(x,y) #默认
    
    #所有绘图对象
    plt.show()

![Image 1][]

In \[51\]:

#画多个子图
    
    #生成测试数据 
    x = np.linspace(-3,3,50) 
    y = np.cos(x)
    y1 = 2*x+1
    y2 = np.sin(x)
    
    #figure创建一个绘图对象 figsize 图片大小
    plt.figure(figsize=(10,5))
    
    plt.subplot(221) # 第一行的左图
    plt.plot(x,y) 
    
    plt.subplot(222) # 第一行的右图
    plt.plot(x,y1)
    
    plt.subplot(212) # 第二整行
    plt.plot(x,y2) 
    
    
    #所有绘图对象
    plt.show()

![Image 1][]

In \[22\]:

#显示标题和X、Y轴的文字和范围
    
    #生成测试数据 
    x = np.linspace(-1,1,50) 
    y = np.cos(x)
    
    #figure创建一个绘图对象 figsize 图片大小
    plt.figure(figsize=(10,5))
    
    #画图 
    plt.plot(x,y) #默认
    
    plt.xlabel("x label") #X轴的文字
    plt.ylabel("y label")#Y轴的文字
    plt.title("this is a title") #图表的标题
    
    plt.xlim(-1.2,1.2) #设置Y轴的范围
    plt.ylim(-1.2,1.2) #设置Y轴的范围
    
    #所有绘图对象
    plt.show()

![Image 1][]

In \[24\]:

#设置X、Y轴坐标转换成字符坐标
    
    #生成测试数据 
    x = np.linspace(-3,3,50) 
    y = np.cos(x)
    
    #figure创建一个绘图对象 figsize 图片大小
    plt.figure(figsize=(10,5))
    
    #画图 
    plt.plot(x,y) #默认
    
    #根据相应坐标数 转换成字符坐标
    plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi],
               ['$-\pi$', '$-\pi/2$',  '$0$', '$\pi/2$','$\pi$']) 
    plt.yticks([-1,0,1],['-one','zero','+one'])
    
    #所有绘图对象
    plt.show()

![Image 1][]

In \[12\]:

#在同一figure对象中画多条线图
    
    #生成测试数据 
    x = np.linspace(-1,1,50) 
    y = np.cos(x)
    y2 = np.sin(x)
    #figure创建一个绘图对象 figsize 图片大小
    plt.figure(figsize=(10,5))
    
    #画图 
    plt.plot(x,y) #默认
    plt.plot(x,y2) #默认
    #所有绘图对象
    plt.show()

![Image 1][]

In \[45\]:

#带有图示的线图 
    
    #生成测试数据 
    x = np.linspace(-1,1,50) 
    y = np.cos(x)
    y2 = np.sin(x)
    #label 在图示中显示 color 线的颜色 linewidth线的宽度 linestyle线的样式
    plt.plot(x,y,label='$cos(x)$',color='red',linewidth=1.0,linestyle='--') #前后添加"$"符号 表示数学公式
    plt.plot(x,y2,label='$sin(x)$')
    
    #显示图例 plt.plot()中label和颜色及线型
    #legend 的位置参数 best/upper right/upper left/lower left/lower right/right/center left
    #/center right/lower center/upper center/center
    plt.legend(loc='best')
    
    #所有绘图对象
    plt.show()

![Image 1][]

In \[48\]:

#设置X、Y轴的显示隐藏和移动 字体背景的透明度
    
    #生成测试数据 
    x = np.linspace(-1,1,50) 
    y = np.cos(x)
    y2 = np.sin(x)
    #label 在图示中显示 color 线的颜色 linewidth线的宽度 linestyle线的样式
    plt.plot(x,y,label='$cos(x)$',color='red',linewidth=1.0,linestyle='--') #前后添加"$"符号 表示数学公式
    plt.plot(x,y2,label='$sin(x)$')
    
    #先把右边和上边的边界设置为不可见
    ax=plt.gca()
    ax.spines['right'].set_color('none') 
    ax.spines['top'].set_color('none')
    
    #然后把下边界和左边界移动到0点
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
    ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) 
    ax.yaxis.set_ticks_position('left')
    ax.spines['left'].set_position(('data',0))
    
    #设置坐标轴字体的透明度
    ax=plt.gca()
    for label in ax.get_xticklabels()+ax.get_yticklabels():
        label.set_fontsize(12)
        label.set_bbox(dict(facecolor='blue',edgecolor='none',alpha=0.7))  #facecolor 前面颜色  edgecolor边框线 alpha透明度
        
    #所有绘图对象
    plt.show()

![Image 1][]

In \[42\]:

#给X、Y轴的坐标添加标注
    
    #生成测试数据 
    x = np.linspace(0,np.pi,20)
    y = np.sin(x)
    
    #label 在图示中显示 color 线的颜色 linewidth线的宽度 linestyle线的样式
    plt.plot(x,y,label='$cos(x)$',color='red',linewidth=1.0,linestyle='--') #前后添加"$"符号 表示数学公式
    
    
    #添加标注
    x0 = np.pi/2
    y0 = np.sin(x0) 
    
    plt.scatter(x0,y0,color='black')  #显示一个点
    plt.plot([x0,x0],[0,y0],'b--') #在点到x轴画出垂直线
    #标注方法1
    plt.annotate('y = sin(x)' % y0,xy=(x0,y0),xycoords='data',xytext=(+30,-30),textcoords='offset points',
                 arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=-0.2'))
    #标注方法2
    plt.text(x0+0.1, y0,'this is a sin(x)line')
    
    #所有绘图对象
    plt.show()

![Image 1][]

In \[43\]:

#全部设置完成
    #复杂线形图
    x = np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True)
    c,s=np.cos(x),np.sin(x)
    
    #这里`b-`是`color="blue",linestyle="-"`的简写
    #`lw`=`linewidth` 的简写
    fig = plt.figure(figsize=(8,6),dpi=80)
    plt.plot(x, c, 'b-',lw=1.5,label='cosine')
    plt.plot(x, s, 'r-',lw=1,label='sine')
    
    #显示图例 plt.plot()中label和颜色及线型 loc设置位置
    plt.legend(loc='upper left') 
    #legend 的位置参数
    '''
    	best
    	upper right
    	upper left
    	lower left
    	lower right
    	right
    	center left
    	center right
    	lower center
    	upper center
    	center
    '''
    
    plt.xlim(-3.2,3.2) #设置Y轴的范围 plt.xlim(x.min()*1.1, x.max()*1.1)
    plt.ylim(-1.2,1.2) #设置Y轴的范围 plt.ylim(c.min()*1.1, s.max()*1.1)
    
    #根据相应坐标数 转换成字符坐标
    plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi],
               ['$-\pi$', '$-\pi/2$',  '$0$', '$\pi/2$','$\pi$']) 
    #plt.yticks([-1,0,1],['-one','zero','+one'])
    
    #设置坐标轴的位置
    #先把右边和上边的边界设置为不可见
    ax=plt.gca()
    ax.spines['right'].set_color('none') 
    ax.spines['top'].set_color('none')
    #然后把下边界和左边界移动到0点
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
    ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) 
    ax.yaxis.set_ticks_position('left')
    ax.spines['left'].set_position(('data',0))
    
    #添加标注
    x0 = np.pi/2
    y0 = np.sin(x0) 
    plt.scatter(x0,y0,color='black')  #显示一个点
    plt.plot([x0,x0],[0,y0],'b--') #在点到x轴画出垂直线
    #标注方法1
    plt.annotate('y = sin(x)' % y0,xy=(x0,y0),xycoords='data',xytext=(+30,-30),textcoords='offset points',
                 arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=-0.2'))
    #标注方法2
    plt.text(x0+0.1, y0,'this is a sin(x)line')
    
    #设置坐标轴字体的透明度
    ax=plt.gca()
    for label in ax.get_xticklabels()+ax.get_yticklabels():
        label.set_fontsize(12)
        label.set_bbox(dict(facecolor='white',edgecolor='none',alpha=0.7))
    
    plt.show()

![Image 1][]

# import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    #ipython 画图
    %pylab inline

In \[10\]:

![Image 1][]

In \[51\]:

![Image 1][]

In \[22\]:

![Image 1][]

In \[24\]:

![Image 1][]

In \[12\]:

![Image 1][]