数据可视化Matplotlib-下

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import matplotlib.pyplot as mp

16、网格线
ax = mp.gca()
ax.grid(which=刻度类型,axis=哪个轴,linewidth=线宽,linestyle=线型,color=颜色)

  • which:主次刻度,major/minor
  • axis:x,y或者both

示例代码:grid.py
效果图:在这里插入图片描述
17、半对数坐标
mp.semilogy()

  • 参数:同plot
  • 功能:当样本的差值较大,数值较大的数之间的变化,会淹没数值小的变化。比如样本是[1 10 100 1000],画线的时候,100-1000的变化为900,而1-10的变化只有9,在图上的斜率基本为0,不仔细看就是一条水平线。我们又需要差值较小的变化情况时,则使用y轴以10为底的对数为刻度值。

示例代码:log.py
效果图:在这里插入图片描述

18、极坐标系
ax = mp.gca(projection=‘polar’)
功能:获取极坐标系
画图的函数还是原来的那些,比如plot、scatter等。给的x,y就是极坐标系中的极角和极径。

示例代码:polar.py
效果图:在这里插入图片描述

19、三维坐标系
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
ax = mp.gca(projection=‘3d’)
1)三维散点
ax.scatter(X坐标,Y坐标,Z坐标,s=大小,c=颜色,marker=形状,zorder=Z的顺序)

疑问:代码中其实并未使用axes3d,但如果不加的话,在运行时ax=mp.gca(projection=‘3d’)会报错(使用的是editplus配置的python环境),很奇怪。但是在Spyder编辑器中去掉这个导入也是可以正常运行的。

示例代码:scatter_3d.py
效果图:在这里插入图片描述

2)空间曲面
ax.plot_surface(点阵X坐标矩阵,点阵Y坐标矩阵,点阵Z坐标矩阵,rstride=行跨距,cstride=列跨距,cmap=颜色映射)

ax.plot_wireframe(点阵X坐标矩阵,点阵Y坐标矩阵,点阵Z坐标矩阵,rstride=行跨距,cstride=列跨距,linewidth=线宽,color=颜色)

  • 行跨距和列跨距:线条之间的距离,值越小,越密集,但绘制速度越慢。

示例代码:plot_3d.py
效果图:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
20、动画
实现原理:连续显示的静态画面,只要变化足够快,人眼识别的就是动画效果。
import matplotlib.animation as ma
ma.FuncAnimation(图形窗口,变化函数,interval=间隔时间(毫秒))
生成器函数默认为range

示例代码:animation.py

ma.FuncAnimation(图形窗口,变化函数,生成器函数,interval=间隔时间(毫秒))
变化函数接收的参数为生成器函数的值

示例代码:animation_1.py

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转载自blog.csdn.net/Qwertyuiop2016/article/details/85049374