python——Matplotlib学习笔记

Matplotlib是pyhon中一个强大的绘图图,可以理解为 MatLab 开源替代,鉴于MatLab的内存之大及安装之复杂,决定先学学Matplotlib这个库。

1Matplotlib的安装

window:
打开cmd,:

python -m pip install -U pip setuptools
python -m pip install matplotlib

mac:
打开终端,输入

pip3  install  matplotlib 

鉴于很多人会报read time out的大红一片,建议使用清华镜像安装:

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib

这个清华镜像安装真的很快捷,以后需要安装什么库就改一下最后的库名就可以了
然后用pip list检查是否安装成功

2.上手Matplotlib

首先来一个实例,绘制一个一次函数:y=kx+b

import numpy as np 
#需要提前安装好numpy,numpy是python的一个开源数值计算扩展工具,在此导入该函数库
from matplotlib import pyplot as plt #导入pyplot
x = np.arange(1,12) #定义x坐标轴刻度
y =  2  * x +  5 #定义y
plt.title("Matplotlib demo") #定义图名
plt.xlabel("x axis ") #定义x轴标签
plt.ylabel("y axis ") #定义y轴标签
plt.plot(x,y) #调用plot函数定义在此函数中绘图
plt.show()#结果显示

运行之后效果如图:![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200306112415315.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NjA5NjAzMg==,size_16,color_FFFFFF,t_70在这里插入图片描述在此我们将图标进行中文显示,若直接在代码将会出现乱码,为此需要在你的电脑系统找到相应的中文字体,大部分是STFangsong(仿宋),若不知可使用以下代码查询字体:

from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib
a=sorted([f.name for f in matplotlib.font_manager.fontManager.ttflist])
for i in a:
    print(i)

打印出你的 font_manager 的 ttflist 中所有注册的名字,找一个看中文字体例如:仿宋,然后添加以下代码即可:

plt.rcParams['font.family']=['Adobe Fangsong Std']

我最先看到的是adobe的字体,所以用了这个
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 
x = np.arange(1,12) 
y =  2  * x +  5 
plt.rcParams['font.family']=['Adobe Fangsong Std']
plt.title("Matplotlib 项目") 
plt.xlabel("x 轴") 
plt.ylabel("y 轴") 
plt.plot(x,y)
plt.show()

在这里插入图片描述

3正弦波形的绘制

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
X = np.linspace(0,2*np.pi,1000) #区间0~2×Pi,生成样本数:1000(样本数越高曲线越精确)
Y = np.sin(X)
plt.plot(X,Y)
plt.show()

在这里插入图片描述
照葫芦画瓢,我们可以在同时生成sin,cos函数的图像

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
X = np.linspace(0,2*np.pi,1000)
Y = np.sin(X)
plt.plot(X,Y)    

Y1=np.cos(X)
plt.plot(X,Y1)   
plt.show()

在这里插入图片描述

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