matplotlib使用笔记
matplotlib使用笔记
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。Python 科学计算社区经常使用它完成数据可视化的工作。
线性图
最简单的线形图
首先导入相关的模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
绘制最简单的线性图
# 简单的绘图
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50) #产生50个从小到大在区间[0,2PI]之间的数
plt.plot(x, np.sin(x)) # 如果没有第一个参数 x，图形的 x 坐标默认为数组的索引
plt.show() # 显示图形
运行后的图像如下所示：
自定义图标外观
指定线条的外观
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50)
plt.plot(x, np.sin(x), "r--") #红色线条，--线
plt.show()
运行后的图像如下所示：
颜色： 蓝色 - ‘b’ 绿色 - ‘g’ 红色 - ‘r’ 青色 - ‘c’ 品红 - ‘m’ 黄色 - ‘y’ 黑色 - ‘k’（'b’代表蓝色，所以这里用黑色的最后一个字母） 白色 - ‘w’
线： 直线 - ‘-’ 虚线 - ‘–’ 点线 - ‘:’ 点划线 - ‘-.’ 常用点标记 点 - ‘.’ 像素 - ‘,’ 圆 - ‘o’ 方形 - ‘s’ 三角形 - ‘^’ 。更过线条标志请点击
指定轴的名称
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50)
plt.plot(x, np.sin(x), 'r')
plt.xlabel("X label")
plt.ylabel("Y label")
plt.show()
运行后的图像如下所示:
指定图的Legend
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50)
plt.plot(x, np.sin(x), 'r')
plt.plot(x, np.cos(x), "y")
plt.xlabel("X label")
plt.ylabel("Y label")
# 使用legend绘制多条曲线
plt.legend(labels=['sin', 'cos'], loc='upper right')
plt.show()
运行后的图像如下所示:
绘制子图
可以在一个视图内绘制多个图标
# 使用子图
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50)
plt.subplot(2, 2, 1) # （行，列，活跃区）
plt.plot(x, np.sin(x), 'r')
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot(x, np.cos(x), 'g')
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot(x, np.tan(x), 'b')
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot(x, np.tanh(x), "y")
plt.show()
运行后的图像如下所示：
直方图
# 直方图
x = np.random.randn(100)
plt.hist(x, 10)
plt.show()
运行后的图像如下所示：
显示图片
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
img = mpimg.imread('./test.png') #读取图片
plt.imshow(img)
plt.show()
运行后的图像如下所示：