目次
2.2 xlim() と ylim(): x 軸と y 軸の数値表示範囲を設定する
2.3 xlabel() と ylabel(): x 軸と y 軸のラベル テキストを設定する
2.5 axhline(): x 軸に平行な水平基準線を引く
2.6 axvspan(): x 軸に垂直な参照領域を描画する
2.8 annotate(): グラフィック コンテンツの詳細にポイント ツー ポイントの注釈テキストを追加する
2.10 . text(): グラフィック コンテンツの詳細を追加する非ポインティング コメント テキスト (透かし)
2.11. title(): グラフィックコンテンツのタイトルを追加する
2.12. legend(): さまざまなグラフィックのテキスト ラベルの凡例をマークする
1.matplotlib の紹介
matplotlib ライブラリは、Python で 2D および 3D グラフを描画するためのデータ視覚化ツールです。
機能:
単純な描画ステートメントを使用して、複雑な描画効果を実現します
インタラクティブな操作を使用して、次第に細かいグラフィックス効果を実現します
埋め込み LaTex を使用して、グラフ、科学的表現、記号テキストを出力し、等級を印刷します
グラフの構成要素をきめ細かく制御します
3 つの描画インターフェイス
pyplot: 現在のプロットに直面する
軸: オブジェクト指向
Pylab: matlab スタイルに従います
この記事では、プロット描画 (変数の傾向の変化を表示する) を使用して描画の基本パラメーターを表示し、numpy ライブラリを使用して描画データ (ランダム) を取得します. 最終的なグラフィックは慎重に考えられておらず、すべてが主にグラフィック パラメータを表示します。! !
使用したライブラリ:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np2. グラフィックコンポーネントの機能利用
plot(): 変数のトレンド変化を表示
2.1. figure():背景色
plt.figure(figsize=(10, 10))
x = np.linspace(0.05, 10, 1000) # 在0.05到10的区间中，等差选取1000个，端点不属于
y = np.sin(x)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.plot(x, y,
color='red',
ls='-',
label='sinx')
plt.show()
2.2 xlim() と ylim(): x 軸と y 軸の数値表示範囲を設定する
2.3 xlabel() と ylabel(): x 軸と y 軸のラベル テキストを設定する
2.4 grid():目盛りのグリッド線を描画する
使い方：plt.grid(線種、色)
2.5 axhline(): x 軸に平行な水平基準線を引く
plt.figure(figsize=(10, 10))
x = np.linspace(0.05, 10, 1000) # 在0.05到10的区间中，等差选取1000个，端点不属于
y = np.sin(x)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.plot(x, y,
color='red',
ls='-',
label='sinx')
plt.xlim(1, 10)
plt.ylim(-1, 1)
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
plt.grid(ls=':',
color='blue') # 设置网格，颜色为蓝色
plt.axhline(0.5, color='green', lw=2, label="分割线") # 绘制平行于x轴的水平参考线，绿色，名称
plt.show()
(上図の緑色の線は axjline() で追加した基準線です)
2.6 axvspan(): x 軸に垂直な参照領域を描画する
plt.axvspan(xmin=2,
xmax=5,
facecolor='r',
alpha=0.2) # 绘制垂直于x轴的参考区域それは取得することです（注：この段落は領域です）
2.7 xticks()、yticks()
現在の x 軸または y 軸のスケール位置とラベルを取得または設定します (つまり、x 軸または y 軸のラベルを設定します)
xilim や ylim と同じ効果を設定していると理解できますが、範囲と距離を指定できます
plt.xticks(list(range(0, 12, 1))) # 调整刻度范围和刻度标签
元の 0~10 から現在の 0~11 までの x 軸に注意してください。3 番目のパラメータを設定することでステップ サイズを設定できます。ここでは 1 に設定されています。
2.8 annotate():グラフィック コンテンツの詳細にポイント ツー ポイントの注釈テキストを追加する
関数メソッド: plt.annotate()
s: コメントのテキスト内容
xy: 注釈を付ける座標点
plt.annotate('local',
xy=(2, 1),
xytext=(0.5, 0.5),
weight='bold',
color='red',
xycoords="data",
arrowprops=
dict(arrowstyle="->", connectionstyle='arc3', color='b'),
bbox=
dict(boxstyle="rarrow",
pad=0.6,
fc="yellow",
ec='k',
lw=1,
alpha=0.5)
)
ここの黄色の矢印と青い細い線がパラメータメソッドで追加されたパラメータで、実際の使用過程では、実際のニーズに合わせて使用できます.画像に説明を追加するものと考えることができます.
2.9 bbox: タイトルにフレームを追加
(boxstyle: ボックス形状; circle: 楕円; darrow: 双方向矢印; larrow: 左向きの矢印; rarrow: 矢印
右向き; round: 角丸長方形; round4: 楕円形; roundtooth: 波状の境界線 1; のこぎり歯:
2.10 . text():グラフィック コンテンツの詳細を追加する非ポインティング コメント テキスト (透かし)
関数メソッド: plt.text()
plt.text(1, 1,
"y=sinx",
weight='bold',
color ='b') ここでは、座標 (1, 1) に設定されています。これは、テキストの下の y=sinx の青いフィールドです。
2.11. title(): グラフィックコンテンツのタイトルを追加する
plt.title("正弦函数")
2.12. legend():さまざまなグラフィックのテキスト ラベルの凡例をマークする
使い方: plt.legeng()
plt.legend(loc="lower left") # 设置图例位置
2.13 table(): サブグラフにテーブルを追加する
3.完全なコード表示
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.figure(figsize=(10, 10))
x = np.linspace(0.05, 10, 1000) # 在0.05到10的区间中，等差选取1000个，端点不属于
y = np.sin(x)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.plot(x, y,
color='red',
ls='-',
label='sinx')
plt.xlim(1, 10)
plt.ylim(-1, 1)
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
plt.grid(ls=':',
color='blue') # 设置网格，颜色为蓝色
plt.axhline(0.5, color='green', lw=2, label="分割线") # 绘制平行于x轴的水平参考线，绿色，名称
plt.axvspan(xmin=2,
xmax=5,
facecolor='r',
alpha=0.2) # 绘制垂直于x轴的参考区域
plt.axhspan(ymin=(-3**0.5)/2,
ymax=(3**0.5)/2,
facecolor='w',
alpha=0.2)
plt.legend(loc="lower left") # 设置图例位置
plt.annotate('local',
xy=(2, 1),
xytext=(0.5, 0.5),
weight='bold',
color='red',
xycoords="data",
arrowprops=
dict(arrowstyle="->", connectionstyle='arc3', color='b'),
bbox=
dict(boxstyle="rarrow",
pad=0.6,
fc="yellow",
ec='k',
lw=1,
alpha=0.5)
)
plt.xticks(list(range(0, 12, 1))) # 调整刻度范围和刻度标签
plt.text(1, 1,
"y=sinx",
weight='bold',
color ='b')
plt.title("正弦函数")
plt.show()このコードの文字列は、漢字を表示するために使用されます
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseどのような絵が描かれても、 plt.show() を使用して最後に絵を表示する必要があります。そうしないと、出力は空になります
4.折れ線グラフの線のスタイル
-：实线样式
--：短横线样式
-.：点划线样式
：：虚线样式
.：点标记
O：圆标记
V：倒三角标记
^：正三角标记
<：左三角标记
>：右三角表示
1：下箭头标记13
2：上箭头标记
3：左箭头标记
4：右箭头标记
S：正方形标记
p：五边形标记
*：星形标记
H：六边形标记
+：加号标记
X：x 标记
D：菱形标记
|：竖直线标记
_：水平线标记5. よく使われる色の略語
b 蓝色
g 绿色
r 红色
c 青色
m 品红色·
y 黄色
k 黑色
w 白色6. まとめ
多くのパラメータは使用できない場合もありますが, 存在することを知っておく必要があり, 存在することは合理的です. 異なるパラメータには異なる機能と機能があります. グラフにあまりにも多くのパラメータを追加しないでください. 一般に, 凡例, タイトル, および xy-軸範囲。
どちらを使用する場合でも、最初に試してみることをお勧めします。練習は、真実をテストするための唯一の基準です! ! !
拙い文章をお許しいただきたいと思います. 私も少しずつ手探り中です. 質問があればコメント欄で議論してください.