pitón uso matplotlib en (a)

Las bibliotecas necesitan matplotlib importación

import matplotlib.pyplot as plt

o

from matplotlib.pyplot import *

1, el establecimiento de un mapa en blanco

fig = plt.figure(figsize=(4,2))  
ax1 = fig.add_subplot(221)
ax2 = fig.add_subplot(222)
ax3 = fig.add_subplot(223)
ax4 = fig.add_subplot(224)
plt.show()

En subplot()función de tres números, el primer número representa el sub figura eje y dirección, eje X representa el número de la segunda gráfica sub direccional, y la tercera para representar el enfoque actual del dibujo.

Aquí se puede ver en la figura coordenadas x, eje y son de 0 a 1, que podemos utilizar para modificar las coordenadas especifican la declaración de valor de inicio:

ax1.axis([-1, 1, -1, 1])

o

plt.axis([-1, 1, -1, 1])

También podemos añadir un título y las coordenadas horizontales y verticales de la etiqueta a un subgrafo:

ax1.set_title("图的名称")
ax1.set_xlabel(u'x轴名称')
ax1.set_ylabel(u'y轴名称')

2, se añadió a los contenidos en la fig.

1), Histograma (bar)

fig = plt.figure(figsize=(4,2))
ax1 = fig.add_subplot(221)
ax2 = fig.add_subplot(222)
ax3 = fig.add_subplot(223)
ax4 = fig.add_subplot(224)
x = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
y1 = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
y2 = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
y3 = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
y4 = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
ax1.bar(x,y1)
ax1.set_title("figure1")
ax2.bar(x,y2)
ax2.set_title("figure2")
ax3.bar(x,y3)
ax3.set_title("figure3")
ax4.bar(x,y4)
ax4.set_title("figure4")
plt.show()

Los resultados son los siguientes:

2), gráfico de sectores (PIE)

y = [2, 3, 8.8, 6.6, 7.0]
plt.figure()
plt.pie(y)
plt.title('PIE')
plt.show()

Los resultados son los siguientes:

3), Scatter (dispersión)

x = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
y = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
plt.scatter(x, y, color='r', marker='+')
plt.show()

Los resultados son los siguientes:

la importancia de los parámetros:

1. El eje de las abscisas x es la cantidad, y es la coordenada vertical de eje vectores, x, y debe tener la misma longitud.
2. colorEl control del color, colores más comunes son los siguientes:

abreviatura	color
si	azul
C	cian
sol	verde
k	negro
metro	magenta
r	rea
w	blanco
y	amarillo

3. markerestilo marca de control, estilo popular:

símbolo	estilo
.	marcador de punto
,	marcador de píxeles
la	marcador de círculo
v	marcador de abajo triángulo
^	marcador hasta Triángulo
<	Triangular de izquierda marcador
>	Triángulo marcador de la derecha
1	marcador de abajo trípode
2	marcador hasta el trípode
3	Trípode dejó marcador
4	Trípode marcador de la derecha
s	marcador de la plaza
pag	marcador Pentágono
*	marcador de estrella
h	marcador de hexágono
H	marcador girada hexagonal D Diamante
re	marcador de diamante fina
_	Línea horizontal (símbolo hline) marcador
+	más campos
X	Cross (x) marcador

4), una función de (Plot)

from math import *
from numpy import *
x = arange(-math.pi, math.pi, 0.01)
y = [sin(xx) for xx in x]
plt.figure()
plt.title("sinx")
plt.plot(x, y, color='r', linestyle='-.')
plt.show()

Los resultados son como sigue

parámetros de significación:
de la lineStyle es parámetros de control lineales, comúnmente utilizados son:

símbolo	lineal
-	La línea sólida
-	A corto plazo
-.	Breve punto de línea blanca
:	línea de puntos

5), gráficos bidimensionales

2D

import numpy as np
delta = 0.025
x = y = np.arange(-2.0, 2.0, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = Y**1 + X**2
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.contour(X, Y, Z)
plt.colorbar()
plt.title("2D")
plt.show()

Los resultados son como sigue

fotos leídos

import matplotlib.image as mpimg
img=mpimg.imread('图片路径')
plt.imshow(img)
plt.title("图片")
plt.show()

PD: Si una solución no se puede visualizar en la Figura chino:
se unen en el código:

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']   # 设置中文字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   # 设置正负号

el blog de referencia: Referencia el blog
acerca más detalles matplotlib puede referirse al documento oficial: documentos oficiales matplotlib

Código de referencia:

https://github.com/ZhangJiangtao-0108/python en el matplotlib_example.pyarchivo