PLTの描画ツール（2次元グラフィックス）

1.図の直線

インポートNPとしてnumpyの 
 から matplotlibのをインポートpyplot PLTとして
 
X = np.arange（1,11 ）
Y = 2 * X + 5  
plt.title（" matplotlibのデモ" ）
plt.xlabel（" X軸キャプション" ）
plt.ylabel（" Y軸キャプション" ）
plt.plot（x、y）は
plt.grid（TRUE）
plt.show（）

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plt.gridグリッド線

2.散布

plt.scatter（X、Y、マーカー= 'O'、色= 'R'）

 

W色颜色参数B（青）、G（grenn）、R（赤）、C（シアン）、M（マゼンタ）、Y（イエロー）、K（boack）（白）

グラフィックスタイルドットマーカー

3.ヒストグラム

plt.bar（X、Y、色= 'グリーン'、幅= 0.8）

 

列の幅の幅

plt.barh（x、y）の棒グラフに垂直

 

4.パイ

plt.pie（[5,6,7]、ラベル= [ '、 'B'、 'C​​']、autopct = '％0.f %%'、シャドウ= TRUE）  

5.マルチ図形

 

インポートPLTのようmatplotlib.pyplot
 インポートNPとしてnumpyの

＃の半径3のプロット円
 = np.linspace（0,2 * np.pi、100 ）
図、AXS = plt.subplots（2,2 ）
AXS [0,0 ] .PLOT（ 3 * np.cos（）、3 * np.sin（））
AXS [0,0] .set_title（' 等しくない、楕円形のように見える'、フォントサイズ= 10 ）
AXSを[0、 1] .PLOT（3 * np.cos（）、3 * np.sin（））
AXS [0、 1] .axis（' 等しい' ）
AXS [0、 1] .set_title（' 等しい、円のように見えます'、フォントサイズ= 10

）

AXS [ 1,0] .PLOT（3 * np.cos（）、3 * np.sin（））
AXS [ 1,0] .axis（' 等しい' ）
AXS [ 1,0] .SET（ XLIM =（ - 3,3）、YLimプロパティ=（ - 3,3 ））
AXS [ 1,0] .set_title（' 依然として円は、さらに制限を変更した後'、フォントサイズ= 10 ）

AXS [ 1,1] .PLOT （3 * np.cos（）、3 * np.sin（））
AXS [ 1,1] .set_aspect（' 等しい'、' ボックス' ）
AXS [ 1,1] .set_title（' 依然として円自動調整データ範囲'、フォントサイズ= 10 ）

fig.tight_layout（）

plt.show（）

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比例セグメンテーション

インポートnumpyのAS NP 
 インポートPLTのAS matplotlib.pyplot 
 ＃の正弦及び余弦曲線のxおよびy座標上の計算点 
のx = np.arange（0、* np.pi. 3、0.1 ）
y_sin = np.sin（X）
y_cos = np.cos（X）  
＃確立グリッドサブプロット、2高さ、幅1   
＃アクティベート最初のサブプロット 
plt.subplot（2、1、1 ）  
 ＃最初の画像描画
plt.plotを（X、y_sin）
PLT .TITLE（' サイン' ）  
 ＃第二のサブプロットは、活性化され、第二の画像描画 
plt.subplot（2 ,. 1,2 ）
plt.plot（X、y_cos）
plt.title（' コサインを'）  
 ＃の表示イメージは 
（）をplt.show

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6.描画機能

インポートPLTのようmatplotlib.pyplot
 インポートのNPとしてnumpyの

インポートmathtextとしてmatplotlib.mathtext
 インポートmatplotlibの

matplotlib.rc（' 画像'、原点= ' 上部' ）

パーサ = mathtext.MathTextParser（" ビットマップ" ）

parser.to_png（' test3.png 'R ' $ \ alpha_1 \ beta_j \ PI \ラムダ\オメガ$ '色= ' 緑'フォントサイズ= 30、DPI = 100 ）
IMG = plt.imread（' test3.png" ）   

plt.imshow（IMG）
plt.show（）

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