Python学习笔记第六十天(Matplotlib Pyplot)
Python学习笔记第六十天
- Matplotlib Pyplot
- 后记
Matplotlib Pyplot
Pyplot 是 Matplotlib 的子库,提供了和 MATLAB 类似的绘图 API。
Pyplot 是常用的绘图模块,能很方便让用户绘制 2D 图表。
Pyplot 包含一系列绘图函数的相关函数,每个函数会对当前的图像进行一些修改,例如:给图像加上标记,生新的图像,在图像中产生新的绘图区域等等。
使用的时候,我们可以使用 import 导入 pyplot 库,并设置一个别名 plt:
import matplotlib.pyplot as plt
这样我们就可以使用 plt 来引用 Pyplot 包的方法。
以下是一些常用的 pyplot 函数:
- plot():用于绘制线图和散点图
- scatter():用于绘制散点图
- bar():用于绘制垂直条形图和水平条形图
- hist():用于绘制直方图
- pie():用于绘制饼图
- imshow():用于绘制图像
- subplots():用于创建子图
除了这些基本的函数,pyplot 还提供了很多其他的函数,例如用于设置图表属性的函数、用于添加文本和注释的函数、用于保存图表到文件的函数等等。
以下实例,我们通过两个坐标 (0,0) 到 (1,50) 来绘制一条线:
# 实例 1
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npxpoints = np.array([0, 1])
ypoints = np.array([0, 50])plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()
上实例中我们使用了 Pyplot 的 plot() 函数, plot() 函数是绘制二维图形的最基本函数。
plot() 用于画图它可以绘制点和线,语法格式如下:
# 画单条线
plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)
# 画多条线
plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)
参数说明:
- x, y:点或线的节点,x 为 x 轴数据,y 为 y 轴数据,数据可以列表或数组。
- fmt:可选,定义基本格式(如颜色、标记和线条样式)。
- **kwargs:可选,用在二维平面图上,设置指定属性,如标签,线的宽度等。
plot(x, y) # 创建 y 中数据与 x 中对应值的二维线图,使用默认样式
plot(x, y, 'bo') # 创建 y 中数据与 x 中对应值的二维线图,使用蓝色实心圈绘制
plot(y) # x 的值为 0..N-1
plot(y, 'r+') # 使用红色 + 号
颜色字符:‘b’ 蓝色,‘m’ 洋红色,‘g’ 绿色,‘y’ 黄色,‘r’ 红色,‘k’ 黑色,‘w’ 白色,‘c’ 青绿色,‘#008000’ RGB 颜色符串。多条曲线不指定颜色时,会自动选择不同颜色。
线型参数:‘‐’ 实线,‘‐‐’ 破折线,‘‐.’ 点划线,‘:’ 虚线。
标记字符:‘.’ 点标记,‘,’ 像素标记(极小点),‘o’ 实心圈标记,‘v’ 倒三角标记,‘^’ 上三角标记,‘>’ 右三角标记,‘<’ 左三角标记…等等。
如果我们要绘制坐标 (0, 2) 到 (6, 8) 的线,我们就需要传递两个数组 [0, 6] 和 [2, 8] 给 plot 函数:
# 实例 2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npxpoints = np.array([0, 6])
ypoints = np.array([2, 8])plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()
如果我们只想绘制两个坐标点,而不是一条线,可以使用 o 参数,表示一个实心圈的标记:
绘制坐标 (0, 2) 和 (6, 8) 的两个点
# 实例 3
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npxpoints = np.array([0, 6])
ypoints = np.array([2, 8])plt.plot(xpoints, ypoints, 'o')
plt.show()
我们也可以绘制任意数量的点,只需确保两个轴上的点数相同即可。
绘制一条不规则线,坐标为 (1, 3) 、 (2, 8) 、(6, 1) 、(8, 10),对应的两个数组为:[1, 2, 6, 8] 与 [3, 8, 1, 10]。
# 实例 4
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npxpoints = np.array([1, 2, 6, 8])
ypoints = np.array([3, 8, 1, 10])plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()
如果我们不指定 x 轴上的点,则 x 会根据 y 的值来设置为 0, 1, 2, 3…N-1。
# 实例 5
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npypoints = np.array([3, 10])plt.plot(ypoints)
plt.show()
从上图可以看出 x 的值默认设置为 [0, 1]。
再看一个有更多值的实例:
# 实例 6
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npypoints = np.array([3, 8, 1, 10, 5, 7])plt.plot(ypoints)
plt.show()
从上图可以看出 x 的值默认设置为 [0, 1, 2, 3, 4, 5]。
以下实例我们绘制一个正弦和余弦图,在 plt.plot() 参数中包含两对 x,y 值,第一对是 x,y,这对应于正弦函数,第二对是 x,z,这对应于余弦函数。
# 实例 7
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx = np.arange(0,4*np.pi,0.1) # start,stop,step
y = np.sin(x)
z = np.cos(x)
plt.plot(x,y,x,z)
plt.show()
后记
今天学习的是Python Matplotlib Pyplot学会了吗。 今天学习内容总结一下:
- Matplotlib Pyplot
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