python中的matplotlib库入门
matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式
一.引入方式
import matplotlib.pyplot as plt
二.plt.plot()函数
plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)
- x : X轴数据,列表或数组,可选
- y : Y轴数据,列表或数组
- format_string : 控制曲线的格式字符串,可选
- **kwargs : 第二组或更多(x,y,format_string)
a = np.arange(0.0,5.0,0.01)
plt.plot(a,np.sin(2*np.pi*a),'r--',a,np.cos(2*np.pi*a),a,np.sinc(a),a,np.cosh(a))
plt.show()
format_string
颜色字符
| 颜色字符 | 含义 | 颜色字符 | 含义 |
|---|---|---|---|
| ’b’ | 蓝色 | ’m’ | 洋红色 magenta |
| ’g’ | 绿色 | ’y’ | 黄色 |
| ’r’ | 红色 | ’k’ | 黑色 |
| ’c’ | 青绿色 cyan | ’w’ | 白色 |
风格字符
| 风格字符 | 含义 |
|---|---|
| ’‐' | 实线 |
| ’‐‐' | 破折线 |
| ’‐.' | 点划线 |
| ’:' | 虚线 |
| ’ ’ ’ ' | 无线条 |
标记字符
| 标记字符 | 含义 | 标记字符 | 含义 | 标记字符 | 含义 |
|---|---|---|---|---|---|
| ‘.’ | 点标记 | ‘1’ 下花三角标记 | ‘h’ | 竖六边形标记 | |
| ‘,’ | 像素标记(极小点) | ‘2’ | 上花三角标记 | ‘H’ 横六边形标记 | |
| ‘o’ | 实心圈标记 | ‘3’ | 左花三角标记 | ‘+’ | 十字标记 |
| ‘v’ | 倒三角标记 | ‘4’ | 右花三角标记 | ‘x’ | x标记 |
| ‘^’ | 上三角标记 | ‘s’ | 实心方形标记 | ‘D’ | 菱形标记 |
| ‘>’ | 右三角标记 | ‘p’ | 实心五角标记 | ‘d’ | 瘦菱形标记 |
| ‘<’ | 左三角标记 | ‘*’ | 星形标记 | '|' |
垂直线标记 |
三.pyplot的绘图区域
plt.subplot(nrows, ncols, plot_number)
# 第一个参数为使用行将平面分为几个区域,
# 第二个参数为使用列将平面分为几个区域,
# 第三个参数为定位所要绘制的区域,从左上角开始向右数，
上图即位plt.subplot(3,2,x)的示意图
def func(t):
return np.exp(-t) * np.exp(2*np.pi*t)
a = np.arange(0.0,5.0,0.02)
plt.subplot(211)
plt.plot(a,func(a))
plt.subplot(212)
plt.plot(a,np.sinc(2*np.pi*a),'r--')
plt.show()
plot()函数,a,np.sinc(a),a,np.cosh(a),a,np.exp(a)
四.plotpy的文本显示
文本显示函数
| 函数 | 含义 |
|---|---|
| plt.xlabel() | 对X轴增加文本标签 |
| plt.ylabel() | 对Y轴增加文本标签 |
| plt.title() | 对图形整体增加文本标签 |
| plt.text() | 在任意位置增加文本 |
| plt.annotate() | 在图形中增加带箭头的注解 |
a = np.arange(0.0,5.0,0.01)
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'c--')
plt.ylabel("y")
plt.xlabel("x")
plt.title(r"$y=cos(2\pi x)$") # $ $为Latex显示方法
plt.text(2,1,r'$\mu=100$')
plt.axis([-1,7,-2,2]) # x与y坐标轴的极限值
plt.grid(True) # 是否有网格
plt.show()
将plt.text(2,1,r'$\mu=100$')替换为plt.annotate(r'$\mu=100$', xy=(2,1), xytext=(3.3,1.5),arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.1,width=0.5))
则会有以下效果
