python matplotlib 画图神器

2022-07-27 08:13:22 浏览数 (1)

Matplotlib 是 Python 的一个绘图库。它包含了大量的工具,你可以使用这些工具创建各种图形,包括简单的散点图,正弦曲线,甚至是三维图形。Matplotlib 和Matlab的绘图功能相似,但前者在图像渲染效果上尤佳 matlab绘图参考: matlab输出论文仿真图 1.基础知识(3) --Matlab绘制特殊的图形

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使用matplotlib请现在cmd安装该库
pip install matplotlib
# 导入相关模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

1、基本用法

通过 np.linspace 方式生成 x,50 个元素的数组,然后通过 np.sin(x) 生成 y。

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x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50)
y = np.sin(x)

通过 plt.plot(x, y) 来画出图形,并通过 plt.show() 来显示。

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plt.plot(x, y)
plt.show()
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plt.plot(x, y)
plt.plot(x, y * 2)
plt.show()

绘制出图形之后,调整更多的样式,比如颜色、点、线。

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plt.plot(x, y, 'y*-')
plt.plot(x, y * 2, 'm--')
plt.show()

这里列举一些常见的颜色表示方式:

颜色

表示方式

蓝色

b

绿色

g

红色

r

青色

c

品红

m

黄色

y

黑色

k

白色

w

常见的点的表示方式:

点的类型

表示方式

.

像素

,

o

方形

s

三角形

^

常见的线的表示方式:

线的类型

表示方式

直线

-

虚线

--

点线

:

点划线

-.


2、Matplotlib设置

Matplotlib 支持各种灵活的设置,创建一个 figure,设置大小为 (6, 3)。

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plt.figure(figsize=(6, 3))
plt.plot(x, y)
plt.plot(x, y * 2)
plt.show()
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plt.plot(x, y)
plt.plot(x, y * 2)
plt.title("sin(x) & 2sin(x)")
plt.show()
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plt.plot(x, y)
plt.plot(x, y * 2)
plt.xlim((0, np.pi   1)) # 设限定轴的范围
plt.ylim((-3, 3))
plt.xlabel('X') # 设置轴的名称
plt.ylabel('Y')
plt.show()
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plt.plot(x, y)
plt.plot(x, y * 2)
plt.xticks((0, np.pi * 0.5, np.pi, np.pi * 1.5, np.pi * 2))
plt.show()
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plt.plot(x, y, label="sin(x)")
plt.plot(x, y * 2, label="2sin(x)")
plt.legend(loc='best')
plt.show()

plt.annotate 函数,也可以使用 plt.text 函数来添加注释。

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plt.plot(x, y)
x0 = np.pi
y0 = 0
# 画出标注点
plt.scatter(x0, y0, s=50)
plt.annotate('sin(np.pi)=%s' % y0, xy=(np.pi, 0), xycoords='data', xytext=( 30, -30),
             textcoords='offset points', fontsize=16,
             arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle="arc3,rad=.2"))
plt.text(0.5, -0.25, "sin(np.pi) = 0", fontdict={'size': 16, 'color': 'r'})
plt.show()

将多张子图展示在一起,可以使用 subplot()

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ax1 = plt.subplot(2, 2, 1) # (行,列,活跃区)
plt.plot(x, np.sin(x), 'r')
ax2 = plt.subplot(2, 2, 2, sharey=ax1) # 与 ax1 共享y轴
plt.plot(x, 2 * np.sin(x), 'g')
ax3 = plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot(x, np.cos(x), 'b')
ax4 = plt.subplot(2, 2, 4, sharey=ax3) # 与 ax3 共享y轴
plt.plot(x, 2 * np.cos(x), 'y')
plt.show()

有时候我们需要不同大小的子图。

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ax1 = plt.subplot(2, 1, 1) # (行,列,活跃区)
plt.plot(x, np.sin(x), 'r')
ax2 = plt.subplot(2, 3, 4)
plt.plot(x, 2 * np.sin(x), 'g')
ax3 = plt.subplot(2, 3, 5, sharey=ax2)
plt.plot(x, np.cos(x), 'b')
ax4 = plt.subplot(2, 3, 6, sharey=ax2)
plt.plot(x, 2 * np.cos(x), 'y')
plt.show()

3、常见的图形

常见的示例图。

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k = 500
x = np.random.rand(k)
y = np.random.rand(k)
size = np.random.rand(k) * 50 # 生成每个点的大小
colour = np.arctan2(x, y) # 生成每个点的颜色大小
plt.scatter(x, y, s=size, c=colour)
plt.colorbar() # 添加颜色栏
plt.show()
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k = 10
x = np.arange(k)
y = np.random.rand(k)
plt.bar(x, y) # 画出 x 和 y 的柱状图
# 增加数值
for x, y in zip(x, y):
plt.text(x, y , '%.2f' % y, ha='center', va='bottom')
plt.show()

3.3、中文乱码解决 默认情况下Matplotlib 中文会乱码。

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x = ['北京', '上海', '深圳', '广州']
y = [60000, 58000, 50000, 52000]
plt.plot(x, y)
plt.show()

如何解决呢?

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plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
plt.plot(x, y)
plt.show()

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