数据可视化Matplotlib-下

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import matplotlib.pyplot as mp

16、网格线
ax = mp.gca()
ax.grid(which=刻度类型，axis=哪个轴，linewidth=线宽，linestyle=线型，color=颜色)

• which：主次刻度，major/minor
• axis：x，y或者both

示例代码：grid.py
效果图：
17、半对数坐标
mp.semilogy()

• 参数：同plot
• 功能：当样本的差值较大，数值较大的数之间的变化，会淹没数值小的变化。比如样本是[1 10 100 1000]，画线的时候，100-1000的变化为900，而1-10的变化只有9，在图上的斜率基本为0，不仔细看就是一条水平线。我们又需要差值较小的变化情况时，则使用y轴以10为底的对数为刻度值。

示例代码：log.py
效果图：

18、极坐标系
ax = mp.gca(projection=‘polar’)
功能：获取极坐标系
画图的函数还是原来的那些，比如plot、scatter等。给的x，y就是极坐标系中的极角和极径。

示例代码：polar.py
效果图：

19、三维坐标系
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
ax = mp.gca(projection=‘3d’)
1)三维散点
ax.scatter(X坐标，Y坐标，Z坐标，s=大小，c=颜色，marker=形状，zorder=Z的顺序）

疑问：代码中其实并未使用axes3d，但如果不加的话，在运行时ax=mp.gca(projection=‘3d’)会报错(使用的是editplus配置的python环境)，很奇怪。但是在Spyder编辑器中去掉这个导入也是可以正常运行的。

示例代码：scatter_3d.py
效果图：

2）空间曲面
ax.plot_surface(点阵X坐标矩阵，点阵Y坐标矩阵，点阵Z坐标矩阵，rstride=行跨距，cstride=列跨距，cmap=颜色映射）

ax.plot_wireframe(点阵X坐标矩阵，点阵Y坐标矩阵，点阵Z坐标矩阵，rstride=行跨距，cstride=列跨距，linewidth=线宽，color=颜色）

• 行跨距和列跨距：线条之间的距离，值越小，越密集，但绘制速度越慢。

示例代码：plot_3d.py
效果图：


20、动画
实现原理：连续显示的静态画面，只要变化足够快，人眼识别的就是动画效果。
import matplotlib.animation as ma
ma.FuncAnimation(图形窗口，变化函数，interval=间隔时间(毫秒)）
生成器函数默认为range

示例代码：animation.py

ma.FuncAnimation(图形窗口，变化函数，生成器函数，interval=间隔时间(毫秒)）
变化函数接收的参数为生成器函数的值

示例代码：animation_1.py