数据挖掘技术-掌握pyplot基础语法

掌握pyplot基础语法

1. 准备数据

在Linux终端执行命令“mkdir -p /course/DataAnalyze/data”创建/course/DataAnalyze/data目录

1. 绘图语法代码编写

（1）Pyplot基础绘图语法，如代码 41所示。

代码 41 pyplot基础绘图语法

In[1]:

import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.chdir('/course/DataAnalyze /data') %matplotlib inline data = np.arange(0,1.1,0.01) plt.title('lines') ## 添加标题 plt.xlabel('x')## 添加x轴的名称 plt.ylabel('y')## 添加y轴的名称 plt.xlim((0,1))## 确定x轴范围 plt.ylim((0,1))## 确定y轴范围 plt.xticks([0,0.2,0.4,0.6,0.8,1])## 规定x轴刻度 plt.yticks([0,0.2,0.4,0.6,0.8,1])## 确定y轴刻度 plt.plot(data,data**2)## 添加y=x^2曲线 plt.plot(data,data**4)## 添加y=x^4曲线 plt.legend(['y=x^2','y=x^4']) plt.savefig('y=x^2.png') plt.show()

Out[1]:

 

1. 代码 41是一个最简单的不含子图绘制的标准绘图流程的示例，子图绘制本质上是多个基础图形绘制过程的叠加，只是分别在同一幅画布上的不同子图上绘制图形，如代码 42所示。

代码 42 包含子图绘制的基础语法

In[2]:

rad = np.arange(0,np.pi*2,0.01) ##第一幅子图 p1 = plt.figure(figsize=(8,6),dpi=80)## 确定画布大小 ax1 = p1.add_subplot(2,1,1)## 创建一个两行1列的子图，并开始绘制第一幅 plt.title('lines') ## 添加标题 plt.xlabel('x')## 添加x轴的名称 plt.ylabel('y')## 添加y轴的名称 plt.xlim((0,1))## 确定x轴范围 plt.ylim((0,1))## 确定y轴范围 plt.xticks([0,0.2,0.4,0.6,0.8,1])## 规定x轴刻度 plt.yticks([0,0.2,0.4,0.6,0.8,1])## 确定y轴刻度 plt.plot(rad,rad**2)## 添加y=x^2曲线 plt.plot(rad,rad**4)## 添加y=x^4曲线 plt.legend(['y=x^2','y=x^4']) ##第二幅子图 ax2 = p1.add_subplot(2,1,2)## 创开始绘制第2幅 plt.title('sin/cos') ## 添加标题 plt.xlabel('rad')## 添加x轴的名称 plt.ylabel('value')## 添加y轴的名称 plt.xlim((0,np.pi*2))## 确定x轴范围 plt.ylim((-1,1))## 确定y轴范围 plt.xticks([0,np.pi/2,np.pi,np.pi*1.5,np.pi*2])## 规定x轴刻度 plt.yticks([-1,-0.5,0,0.5,1])## 确定y轴刻度 plt.plot(rad,np.sin(rad))## 添加sin曲线 plt.plot(rad,np.cos(rad))## 添加cos曲线 plt.legend(['sin','cos']) plt.savefig('sincos.png') plt.show()

Out[2]: