matplotlib的基本使用1

约定不等于承诺〃 2023-01-10 14:52 128阅读 0赞

## Matplotlib的基本使用1 ##

> Matplotlib是一个Python 2D绘图库，它可以在各种平台上以各种硬拷贝格式和交互式环境生成出具有出版品质的图形。
> 
> 官网：https://matplotlib.org
> 
> 安装Matplotlib:
> 
>     pip install -U matplotlib 或 python -m pip install -U matplotlib
> 
> 中文显示配置：
> 
>  由于matplotlib库中无中文字体，图例为中文时将无法显示
> 
>  推荐解决方案一：每次编码前进行参数配置：
> 
>     import matplotlib.pyplot as plt
>     plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 正常显示中文
>     plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 正常显示负号
> 
>  推荐解决方案二：替换matplotlib字体库，一劳永逸 [参考地址][Link 1]

### 例子： ###

#引入numpy和matplotlib绘图库
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #正常显示中文
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #正常显示负号
    
    import numpy as np
    
    #在0到10间创建100个等差数据点
    x = np.linspace(0,10,100)
    print(x)
    y = np.sin(x)
    print(y)
    z = np.cos(x)
    
    #绘制多条 
    #设定颜色 
    #线条样式修改“:”点虚线 “-.”短线+点 “--”短线虚线 “-”实线（默认）
    plt.plot(x,y,label="sin(x)")
    plt.plot(x,z,color="red",linestyle="--",label="cos(x)")
    #坐标轴范围调节
    # plt.xlim(-5,15)
    # plt.ylim(0,1.5)
    #xy轴同时调整 axis([x轴起点，x轴终点，y轴起点，y轴终点])
    # plt.axis([-1,11,-2,2])
    #图示与标题
    plt.xlabel("xxx")
    plt.ylabel("yyy")
    plt.legend()
    plt.title("Hello Ml")
    #图像保存 注意plt.saveflg需在plt.show()之前
    plt.savefig("D:/files/PythonFiles/img/1.png",dpi=300)
    plt.show()

![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-10ccqz5n-1611545909679)(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\PythonFiles\\img\\1.png)\]][img-10ccqz5n-1611545909679_C_Users_Administrator_Desktop_PythonFiles_img_1.png]

### 散点图 Scatter Plot ###

#点的样式设定 maker
    plt.scatter(x,y,marker="x")
    plt.scatter(x,z,marker="+")
    plt.xlabel("xxx")
    plt.ylabel("yyy")
    plt.legend()
    plt.title("Hello Ml")
    plt.savefig("D:/files/PythonFiles/img/3.png",dpi=300)
    plt.show()

![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-trt86D1I-1611545909682)(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\PythonFiles\\img\\2.png)\]][img-trt86D1I-1611545909682_C_Users_Administrator_Desktop_PythonFiles_img_2.png]

![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-yKnZPBib-1611545909685)(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\PythonFiles\\img\\3.png)\]][img-yKnZPBib-1611545909685_C_Users_Administrator_Desktop_PythonFiles_img_3.png]

#二维正态分布 np.random.normal(均值为0，方差为1，10000个点)
    #plt.scatter(x轴，y轴，不透明度alpha=0.3)
    x = np.random.normal(0,1,10000)
    y = np.random.normal(0,1,10000)
    plt.scatter(x,y,alpha=0.2)
    plt.xlabel("xxx")
    plt.ylabel("yyy")
    plt.legend()
    plt.title("Hello Ml")
    plt.savefig("D:/files/PythonFiles/img/4.png",dpi=300)
    plt.show()
    plt.title("Hello Ml")
    plt.savefig("D:/files/PythonFiles/img/4.png",dpi=300)
    plt.show()

![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-WjeGFJQO-1611545909689)(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\PythonFiles\\img\\4.png)\]][img-WjeGFJQO-1611545909689_C_Users_Administrator_Desktop_PythonFiles_img_4.png]  
跟着大佬梳理的流程走下来的，在这里注明一下出处：

[https://github.com/Exrick/Machine-Learning][https_github.com_Exrick_Machine-Learning]  
注：大佬的更直观详细

[Link 1]: http://segmentfault.com/a/1190000005144275
[img-10ccqz5n-1611545909679_C_Users_Administrator_Desktop_PythonFiles_img_1.png]: /images/20221119/fa563daaf1ad48e582f5737ead202823.png
[img-trt86D1I-1611545909682_C_Users_Administrator_Desktop_PythonFiles_img_2.png]: /images/20221119/8f72a1a509e64e19b9ba95c5ed52c1a5.png
[img-yKnZPBib-1611545909685_C_Users_Administrator_Desktop_PythonFiles_img_3.png]: /images/20221119/8213994353a947ec8a5b1e171c2c54e6.png
[img-WjeGFJQO-1611545909689_C_Users_Administrator_Desktop_PythonFiles_img_4.png]: /images/20221119/d329779a55a14f93a87f7d49d7f484a9.png
[https_github.com_Exrick_Machine-Learning]: https://github.com/Exrick/Machine-Learning