基于matplotlib的数据可视化 - 笔记

1 基本绘图

在plot()函数中只有x,y两个量时。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成曲线上各个点的x,y坐标，然后用一段段直线连起来
# 利用linspace函数产生一个等差数列
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 200)

cos_y = np.cos(x) / 2
sin_y = np.sin(x)

# 用直线连接曲线上各点
plt.plot(x, cos_y)
plt.plot(x, sin_y)

# 显示图形
plt.show()

注释：np.linspace() 函数的基本用法

 2 线属性设置

线的属性主要有线型、线宽 和 颜色 等。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 200)

cos_y = np.cos(x) / 2
sin_y = np.sin(x)

# 用直线连接曲线上各点
plt.plot(x, cos_y, linestyle='--', linewidth=1,color='dodgerblue')
plt.plot(x, sin_y, linestyle=':', linewidth=2.5,color='orangered')

plt.show()

3 坐标轴设置

坐标轴设置主要有坐标轴范围、坐标轴名称、坐标轴刻度、十字坐标等

3.1 设置坐标轴范围

设置水平坐标范围：plt.xlim(最小值，最大值)

设置垂直坐标范围：plt.ylim(最小值，最大值)

 3.2 

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#创建数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

#创建figure窗口
plt.figure(num=3, figsize=(8, 5))
#画曲线1
plt.plot(x, y1)
#画曲线2
plt.plot(x, y2, color='blue', linewidth=5.0, linestyle='--')
#设置坐标轴范围
plt.xlim((-5, 5))
plt.ylim((-2, 2))
#设置坐标轴名称
plt.xlabel('xxxxxxxxxxx')
plt.ylabel('yyyyyyyyyyy')
#设置坐标轴刻度
my_x_ticks = np.arange(-5, 5, 0.5)
my_y_ticks = np.arange(-2, 2, 0.3)
plt.xticks(my_x_ticks)
plt.yticks(my_y_ticks)

#显示出所有设置
plt.show()