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前言 

Matplotlib画图工具的官网地址是 http://matplotlib.org/

Python环境下实现Matlab制图功能的第三方库，需要numpy库的支持，支持用户方便设计出二维、三维数据的图形显示，制作的图形达到出版级的标准。

实验环境

Pycharm2020.2.5社区版,win11 

正文

1.书接上回绘制一条曲线

import numpy as np
from pylab import *
x=np.linspace(-6,6,100)
sin1=np.sin(x)
xticks(np.linspace(-5,5,5),('-5','-2.5','0','2.5','5'))
plot(x,sin1,color='blue',linewidth=2.0,linestyle=':')
show()

 

2.一张图片上绘制两条曲线

import numpy as np
from pylab import *
x=np.linspace(-6,6,100)
sin1=np.sin(x)
cos1=np.cos(x)
xticks(np.linspace(-5,5,5),('-5','-2.5','0','2.5','5'))
plot(x,sin1,color='blue',linewidth=2.0,linestyle=':')
plot(x,cos1,color='green',linewidth=2.0,linestyle='-')
show()

如上图所示两条曲线就是复制对应曲线的代码，很简单，但是缺点什么，那就是图例，要不然我怎么知道那条曲线是干什么的。 

3.图例添加

import numpy as np
from pylab import *
x=np.linspace(-6,6,100)
sin1=np.sin(x)
cos1=np.cos(x)
xticks(np.linspace(-5,5,5),('-5','-2.5','0','2.5','5'))
plot(x,sin1,color='blue',linewidth=2.0,linestyle=':',label='sin(x)')
plot(x,cos1,color='green',linewidth=2.0,linestyle='-',label='cos(x)')
legend(loc='lower left')
show()

 

唯一和标题2，就多了几个代码：

label='sin(x)'【这句话是给图例加文字用的】

legend(loc='lower left')【这是控制图例位置的】

接下来引入下一个标题：legend函数

4.legend

我这里主要是将图例的摆放位置：

best                    中文最好的，电脑自己选呗
upper right          右上
upper left            左上
lower left            左下
lower right          右下
right                   中间最右
center left           中央偏左
center right         中央偏右
lower center       中央偏下
upper center       中央偏上
center                中央

最好把，是自己上手试一下，这些数据是哪来的呢，我直接写错(͡° ͜ʖ ͡°)，程序报错了，电脑直接就告诉我都有啥了(͡° ͜ʖ ͡°)。。

5.画饼图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data=[1,2,3,4,2]
print(data)
plt.pie(data,explode=[0,0,0,0,0])
plt.show()

 

data【存放数据，这里放几个数体现在图中就是几个区域】；

那个print没啥用，测试随机数的时候写的，忘删除了；

plt.pie(data,explode=[0,0,0,0,0])，画饼图用的，explode这个参数里面的每个数字不是零之后，都会有一块对应的区域“飞起来”。下面展示一下啊。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data=[1,2,3,4,2]
print(data)
plt.pie(data,explode=[0,0,0.3,0,0])
plt.show()

 那个数字也可以是负数呢，我把第三个数字换成-0.5看看奥。

 

 可以，但是不好。

对了我上头说过随机数，就是把data换成随机生成的列表。

替换的语句是：

data=np.random.randint(1,8,5)

第一个数是随机数的下线（大于等于），第二个数是上限（小于等于），最后一个数是随机出来几个数（五个）。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data=np.random.randint(1,8,5)
print(data)
plt.pie(data,explode=[0,0,0.5,0,0])
plt.show()

6.随便聊聊

编程语言种类的发展

超级语言- 粘性整合已有程序，具备庞大计算生态

高级语言- 接近自然语言，编译器，与CPU型号无关

汇编语言- 有助记符，汇编器，与CPU型号有关

机器语言- 代码直接执行，与CPU型号有关