Matplotlib学习笔记(一)

目录

一、Matplotlib介绍

二、Matplotlib安装

三、Matplotlib基本用法

四、Matplotlib中的figure图像

五、学习笔记小结

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一、Matplotlib介绍

       在学习数据挖掘、机器学习等对数据有更高的一些分析的时候，往往图形更能体现出数据的变化情况，在这个时候我们需要一个代码简单、功能强大的画图工具！

         1.Matplotlib是一个非常强大的Python画图工具；

          2.当你手中有很多的数据，想通过不同图形的方式去展示，Matplotlib能通过简单的代码帮你画出

                线图；散点图；等高线图；条形图；柱状图；3D 图形；甚至是图形动画等等.

         如下图：

样例图就只放一个简单的就行了，后面在学习的过程中会把matplotlib出的不同图列举出来！

二、Matplotlib安装

        上面介绍完matplotlib了的，大家应该了解他是干嘛的了,要想使用matplotlib就要安装，当然是在安装完python3.0的基础上进行，常用的最简单的方便是使用pip来安装下面介绍一下安装的流程。

      1.CMD窗口执行: python -m pip install -U pip setuptools 

           有些环境由于pip没有升级，所以这里我们要先对pip进行升级操作;

      2.升级完成后直接执行：python -m pip install matplotlib

           系统会自动下载安装包进行安装，注意一定要连网哟

      3.安装检查：python -m pip list

            可以通过此命令检查本机安装的所有模块，查看matplotlib是否安装成功。

三、Matplotlib基本用法

        说再多不如直接上代码：

                   

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-1,1,50)
y = x*2+1

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

  运行后展示如下：

代码解读：

         1)、 import matplotlib.pyplot as plt

             解释：我们在画图的时候其实只是用到了matplotlib下面的pyplot小模块，所以我们直接import这个小模块就行了，在使用的时候为了方便可以给他一个别名也就是as plt；

         2)、import numpy as np

              解释：图中的线实际是一些点连接而成，我们通过numpy来生成一些数据；

         3)、x=np.linspace(-1,1,50)

               解释:通过numpy下面的linspace方法生成-1到1之间的50个数字；

         4)、plt.plot(x,y)

               解释：这里把要生成图的数据放到plt的plot方法，注意x和y不要放返了，大家可以试一下放返后是什么样子，线就会倒过来哟；

          5)、plt.show()

               解释：一个图形要想展示就要show一下。

四、Matplotlib中的figure图像

      在实际的应用中我们要展示的图像可能一个窗口满足不了，希望能在多个窗口中展示不同的图像，这里figure为我们解决了此问题，上代码：

       

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-1,1,50)
y1 = x*2+1
y2 =x**2

plt.figure(num=2)
plt.plot(x,y1)
#注：如果同时显示两个figure的话plt.show放一个就行了
plt.figure(num=5)
plt.plot(x,y2)
plt.show()

 

刚开始学习的时候没有注意，在第一个plot下面放了一个show 之后又在第二个plot下面放了一个show ，运行的时候只显示了一个窗口，当关掉这个窗口后第二个又展示出来了，所以说我们在写的时候只在最后写一个plot.show()就可以了！

下面再延伸一下，一个窗口两条线，继续上代码了：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-1,1,50)
y1 = x*2+1
y2 =x**2


#注：如果同时显示两个figure的话plt.show放一个就行了
plt.figure(num=5)
plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2)
plt.show()

运行如图展示：

可以通过加入属性设置线的展示方式：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x=np.linspace(-2,2,30)
y1=x*2+1
y2 = x**2


plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2,color='red',linewidth=1,linestyle='--')
plt.show()

这里加入了

color='red',linewidth=1,linestyle='--' 

改变了线的样式！

 

继续延伸，可以改变figure的大小

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x=np.linspace(-2,2,30)
y1=x*2+1
y2 = x**2
#这里加入figsize
plt.figure(num=3,figsize=(3,6))
plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2,color='red',linewidth=1,linestyle='--')
plt.show()

运行展示如下图：

好长啊！！！！！

五、学习笔记小结

 通过上面的展示是不是觉得matplotlib在展示图形上非常简单呢，后面会继续更新我的学习笔记！