matlibplot绘制各种图形

matlibplot绘制各种图形

0.导语

上次出了一篇matlibplot基础篇，本篇来主要学习matlibplot的各种图绘制！下面一起来嗨吧！！！

1.预备知识

1.1 np.arange()

np.arange()返回的是numpy.ndarray()

np.arange(3.0)
Out[6]: array([0., 1., 2.])
np.arange(1,3.0,.5)
Out[7]: array([1. , 1.5, 2. , 2.5])

1.2 numpy.random.uniform()

函数原型：numpy.random.uniform(low,high,size)nk个样本，缺省时输出1个值。

1.3 zip()

zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。

>>>a = [1,2,3]
>>> b = [4,5,6]
>>> c = [4,5,6,7,8]
>>> zipped = zip(a,b)     # 打包为元组的列表
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> zip(a,c)              # 元素个数与最短的列表一致
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> zip(*zipped)          # 与 zip 相反，可理解为解压，返回二维矩阵式
[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]

2.bar绘制

实现

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成n个柱状图
n = 12

X = np.arange(n) # [0,12)范围步长为1的array
'''
print(X)
print(X/float(n))
print(1-X/float(n))
'''
Y1 = (1-X/float(n)) * np.random.uniform(0.5, 1.0, n)
Y2 = (1-X/float(n)) * np.random.uniform(0.5, 1.0, n)

plt.bar(X, +Y1, facecolor='#9999ff', edgecolor='white')
plt.bar(X, -Y2, facecolor='#ff9999', edgecolor='white')
for x,y in zip(X,Y1):
    # ha: horizontal alignment
    # va: vertical alignment
    plt.text(x, y, '%.2f' % y, ha='center', va='bottom')

for x,y in zip(X,Y2):
    # ha: horizontal alignment
    # va: vertical alignment
    plt.text(x, -y, '%.2f' % y, ha='center', va='top')

plt.xlim(-1,n)
plt.xticks(())
plt.ylim(-1.25, 1.25)
plt.yticks(())
plt.show()

输出

3.散点图

实现

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

n=1024
X=np.random.normal(0,1,n)
Y=np.random.normal(0,1,n)
T=np.arctan2(Y,X) # for color value
plt.scatter(X,Y,s=75,c=T,alpha=0.5)
plt.xlim(-1.5,1.5)
plt.ylim(-1.5,1.5)
plt.xticks(()) # 隐藏x轴内容
plt.yticks(()) # 隐藏y轴内容
plt.show()

输出

4.3D图

实现

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig=plt.figure()
ax=Axes3D(fig)
X=np.arange(-4, 4, 0.25)
Y = np.arange(-4, 4, 0.25)
X,Y=np.meshgrid(X,Y)
R=np.sqrt(X**2+Y**2)
# height value
Z=np.sin(R)
# rstride行跨，cstride列跨
ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap=plt.get_cmap('rainbow'))
# 投影 offset表示把图形压缩到xoy面，z=-2的位置，zdir换成x,y类似
ax.contourf(X,Y,Z,zdir='z',offset=-2,cmap='rainbow')
ax.set_zlim(-2,2)
plt.show()

输出

5.参考文章

https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/plt/2-1-basic-usage/

6.作者的话

以上学习了matlibplot相关图的绘制，希望各位能够有所收获！