一、matplotlib绘制折线图
- matplotlib绘图的实质是折线图，将所有的点用直线连接起来，由于距离比较密，看起来像是个平滑的曲线；
- import matplotlib as mpl：加载matplotlib模块；
- from matplotlib import pyplot as plt：一般多用matplotlib的子模块pyplot，然后直接调用pyplot的相应函数即可；
- 最简单的绘图：
from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np # 从[0, 10]区间内，等分取出100个点（包含0和10）； x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # 绘制以x为横轴，y为纵轴，绘图，生成matplotlib.lines.Line2D对象 plt.plot(x, y) # 使用plt的show函数显示图线对象 plt.show()
- 一个图内绘制多条曲线：
from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) siny = np.sin(x) cosy = np.cos(x) # 绘制多条曲线后再显示所有的线，才可以在同一个图内显示多条线 plt.plot(x, siny) plt.plot(x, cosy) plt.show()
- 改变线条颜色、线型、坐标轴范围（x轴、y轴的范围）：具体颜色种类和线型的种类可查matplotliib文档；“:”：表示"...."点虚线、“-.”：表示“-.-.-.-.-.”横杠 + 点、“--”:两个横杠表示“------”横杠虚线、“-”：一个横杠表示默认实线；
plt.plot(x, siny) # 将cosy曲线的颜色调整为红色，线型为虚线 plt.plot(x, cosy, color = 'red', linestyle = '--') # 分别限定横纵坐标范围：横轴在[5, 8]，纵轴在[0, 1] plt.xlim(5, 8) plt.ylim(0, 1) # 也可以同时限定两个坐标轴的范围，默认两面两个参数为横坐标范围，后面两个参数为纵坐标范围 plt.axis([5, 8, 0, 1]) plt.show()
- 添加坐标轴的label、曲线的图式、图标的title：
from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) siny = np.sin(x) cosy = np.cos(x) # 添加图式：label plt.plot(x, siny, label = 'sin(x)') plt.plot(x, cosy, color = 'red', linestyle = '--', label = 'cos(x)') # 添加横、纵左边的名称 plt.xlabel("x axis") plt.ylabel("y value") # 添加图表标题：title plt.title('Welcome to the Machine-Learn World') # 显示图式label plt.legend() plt.show()
二、matplotlib绘制散点图：Scatter Plot
- 直接调用plt.scatter()函数即可，和plt.plot()用法一样
- 对于折现图，横轴表示特征，纵轴表示取值；
- 对于散点图，通常横、纵两个轴均表示特征，对用于绘制二维特征：将特征点打在图像上，用不同的颜色代替label；
- 绘制简单散点图：
from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) siny = np.sin(x) cosy = np.cos(x) # 添加图式：label plt.scatter(x, siny) plt.scatter(x, cosy, color = "red") plt.show()
- 设置散点的透明度：0~1,0表示全透明，1表示完全不透明；
x = np.random.normal(0, 1, 10000) y = np.random.normal(0, 1, 10000) # 透明度设置为0.5 plt.scatter(x, y, alpha = 0.5)
- 散点图有很多样式，可查看matplotlib文档了解；