Python学习笔记之matplotlib绘图

使用pip安装matplotlib：

pip install matplotlib

导入模块并起别名plt：

import matplotlib.pyplot as plt

使用 figure() 函数创建画布

plt.figure(name)    # 传入字符串可为画布命名

使用 subplot() 函数在画布创建子图

plt.subplot(2, 1, 1)    # 创建2*1的子图，当前是第1个子图
#绘图1
plt.subplot(2, 1, 2)    # 当前在第2个子图，前两个参数和创建时一样
#绘图2

使用 plot() 函数画函数图像

plt.plot(x, y)    # x是一定范围内离散的数（点），y是x的函数值
plt.plot(x, y1, x, y2)   # 在同一坐标轴绘制多个函数图像

样式：

plt.style.use()    # 传入'classic'引用经典样式，也可以引用其他样式

plt.plot(x, y, '--')    # 虚线
plt.plot(x, y, 'o')    # 点状
plt.plot(x, y, '-p', markersize=10, linewidth=1)    # 五边形，形状大小，线的粗细
plt.plot(x, y, color='red')    # 颜色
plt.plot(x, y, label='sin(x)')    # 标签
plt.legend(loc=0)    # 显示标签, loc控制位置，0与'best'等价：最佳位置，1与'upper right'等价：右上角，2与'upper left'等价：左上角，3与'lower left'等价：左下角，4与'lower right'等价：右下角

函数图像实例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 横轴取值范围-Π到Π，等间隔取100个点
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.figure()    # 创建画布

plt.subplot(3, 1, 1)    #创建3*1子图，当前在第1个子图
plt.plot(x, y1, '--', label='sin(x)')    # 使用plot()函数画y1函数图像
plt.legend()    # 显示标签

plt.subplot(3, 1, 2)    #当前在第2个子图
plt.plot(x, y2, 'o', color='yellow', label='cos(x)')    # 使用plot()函数画y2函数图像
plt.legend()    # 显示标签

plt.subplot(3, 1, 3)    #当前在第3个子图
plt.plot(x, y1, x, y2, label='sin(x)', label='cos(x)')    # 使用plot()函数画y1和y2函数图像
plt.legend()    # 显示标签

# 使用show()函数弹窗显示图形
plt.show()   

散点图

plt.scatter(x, y)

散点图实例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.style.use('classic')    # 引用经典样式

x = np.random.random(100)    # 生成100个[0, 1)随机数
y = np.random.random(100)
colors = np.random.random(100)
size = 1000*np.random.random(100)

plt.scatter(x, y, c=colors, s=size, alpha=0.5)    # 绘制散点图
plt.colorbar()    # 显示颜色条

plt.show()