Python画图示例(1) 一维数据集绘图
Python画图示例(2) 二维数据集绘图
Python画图示例(3) 其他绘图样式,散点图,直方图等
Python画图示例(4) 3D绘图
目录
1.两个数据集绘图
2.添加图例 plt.legend(loc = 0)
3.使用2个 Y轴(左右)fig, ax1 = plt.subplots() ax2 = ax1.twinx()
4.使用两个子图(上下,左右)plt.subplot(211)
5.左右子图
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(2000)
y = np.random.standard_normal((10, 2))
plt.figure(figsize=(7,5))
plt.plot(y, lw = 1.5)
plt.plot(y, 'ro')
plt.grid(True)
plt.axis('tight')
plt.xlabel('index')
plt.ylabel('value')
plt.title('A simple plot')
plt.show()
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(2000)
y = np.random.standard_normal((10, 2))
plt.figure(figsize=(7,5))
plt.plot(y[:,0], lw = 1.5,label = '1st')
plt.plot(y[:,1], lw = 1.5, label = '2st')
plt.plot(y, 'ro')
plt.grid(True)
plt.legend(loc = 0) #图例位置自动
plt.axis('tight')
plt.xlabel('index')
plt.ylabel('value')
plt.title('A simple plot')
plt.show()
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(2000)
y = np.random.standard_normal((10, 2))
fig, ax1 = plt.subplots() # 关键代码1 plt first data set using first (left) axis
plt.plot(y[:,0], lw = 1.5,label = '1st')
plt.plot(y[:,0], 'ro')
plt.grid(True)
plt.legend(loc = 0) #图例位置自动
plt.axis('tight')
plt.xlabel('index')
plt.ylabel('value')
plt.title('A simple plot')
ax2 = ax1.twinx() #关键代码2 plt second data set using second(right) axis
plt.plot(y[:,1],'g', lw = 1.5, label = '2nd')
plt.plot(y[:,1], 'ro')
plt.legend(loc = 0)
plt.ylabel('value 2nd')
plt.show()
通过使用 plt.subplots 函数,可以直接访问底层绘图对象,例如可以用它生成和第一个子图共享 x 轴的第二个子图.
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(2000)
y = np.random.standard_normal((10, 2))
plt.figure(figsize=(7,5))
plt.subplot(211) #两行一列,第一个图
plt.plot(y[:,0], lw = 1.5,label = '1st')
plt.plot(y[:,0], 'ro')
plt.grid(True)
plt.legend(loc = 0) #图例位置自动
plt.axis('tight')
plt.ylabel('value')
plt.title('A simple plot')
plt.subplot(212) #两行一列.第二个图
plt.plot(y[:,1],'g', lw = 1.5, label = '2nd')
plt.plot(y[:,1], 'ro')
plt.grid(True)
plt.legend(loc = 0)
plt.xlabel('index')
plt.ylabel('value 2nd')
plt.axis('tight')
plt.show()
有时候,选择两个不同的图标类型来可视化数据可能是必要的或者是理想的.利用子图方法:
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(2000)
y = np.random.standard_normal((10, 2))
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.subplot(121) #两行一列,第一个图
plt.plot(y[:,0], lw = 1.5,label = '1st')
plt.plot(y[:,0], 'ro')
plt.grid(True)
plt.legend(loc = 0) #图例位置自动
plt.axis('tight')
plt.xlabel('index')
plt.ylabel('value')
plt.title('1st Data Set')
plt.subplot(122)
plt.bar(np.arange(len(y)), y[:,1],width=0.5, color='g',label = '2nc')
plt.grid(True)
plt.legend(loc=0)
plt.axis('tight')
plt.xlabel('index')
plt.title('2nd Data Set')
plt.show()