VIS-003 5 Python数据可视化：简单的曲线绘制

今天在这里为大家介绍利用matplotlib绘制曲线图的方法

先从正弦函数开始，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
pi=math.pi
x=np.arange(-2*pi,2*pi,0.02)#设置曲线区间及密度(每隔0.02一个点)
y=np.sin(x)
plt.plot(x,y)
plt.show()

arrange函数：用于创建等差数组，这里绘制了（-2pi，2pi）的图

输出效果如下：

对于曲线图做一些修改：

plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])：设置坐标范围，其中x轴从xmin到xmax，y轴从ymin到ymax

在源代码上加入plt.axis([-2.5*pi, 2.5*pi, -2, 2])

输出如下：

 

现在我们将三幅图片画在一起：可以用plt.figure()绘制多个曲线图

代码如下：

#绘制多张图
plt.figure(1)                # 第一张图
plt.subplot(211)    #第一张图的第一张子图
x=np.arange(-2*pi,2*pi,0.02)
y=np.sin(x)
plt.plot(x,y)
plt.subplot(212)    # 第一张图中的第二张子图
y=np.cos(x)
plt.plot(x,y)

plt.figure(2)      # 第二张图，该图只有一张子图，因此默认为plt.subplot(111)
y=np.tan(x)
plt.axis([-2.5*pi, 2.5*pi, -2, 2])
plt.plot(x,y)            

plt.figure(1)                # 切换到figure 1 
plt.subplot(211)             # 令子图subplot(211)成为figure1的当前图
plt.title('sin')   # 添加subplot 211 的标题
plt.show()

输出如下：

有这个功能，就可以很方便地绘制出各种函数图像了

x=np.arange(1,20,0.05)
y=np.log(x)
plt.plot(x,y)
plt.show()

效果：