实验楼——Matplotlib 二维图像绘制方法
通过本次学习，主要有如下几点收获：
1.编程语言需要规范，这更有助于自身对语言的理解，也有助于代码的传播分享
2.plt的常用绘图函数
3.numpy的一些函数
以下零散的记录一些函数的使用方法
1.%matplotlib inline
该代码是ipython的魔术命令，用于将之后plt的绘图指令镶嵌在页面上
2.from matplotlib import pyplot as plt
这就是语法规范，统一表示成plt进行使用
3.plt.plot([1, 2, 3, 2, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 5, 4, 3, 2, 1])
直接将点集作为y值出折线图
4.plt.plot([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16],
[1, 2, 3, 2, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 5, 4, 3, 2, 1])
这就是plot（x，y）
5.记录一些常用的绘图函数
6.X = np.linspace(-2np.pi, 2np.pi, 1000)
区间内拆分成1000个子区间
7.生成等高线图
# 生成网格矩阵
x = np.linspace(-5, 5, 500)
y = np.linspace(-5, 5, 500)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
# 等高线计算公式
Z = (1 - X / 2 + X ** 3 + Y ** 4) * np.exp(-X ** 2 - Y ** 2)
plt.contourf(X, Y, Z)
8.画板与画布的概念
fig = plt.figure() # 新建画板
axes1 = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) # 大画布
axes2 = fig.add_axes([0.2, 0.5, 0.4, 0.3]) # 小画布
axes1.plot(x, y, 'r') # 大画布
axes2.plot(y, x, 'g') # 小画布
9.添加图标题、图例
fig, axes = plt.subplots()
axes.set_xlabel('x label') # 横轴名称
axes.set_ylabel('y label')
axes.set_title('title') # 图形名称
axes.plot(x, x**2)
axes.plot(x, x**3)
axes.legend(["y = x**2", "y = x**3"], loc=0) # 图例