Matplotlib 是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式。这里将会探索 matplotlib 的常见用法。
pip install matplotlib -i https://pypi.douban.com/simple/
豆瓣源安装快一点
引入Matplotlib ,一般会一起引入Numpy来提供数据。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['figure.dpi'] = 160
初始化图形
plt.figure()
最后把图形显示出来
plt.show()
使用np.linspace()定义一个人包含40个元素数组,且均匀分布在【-10,10】区间,数组作为x,通过x^2计算一组y
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['figure.dpi'] = 160
x = np.linspace(-10, 10, 40) #40个元素数组
plt.figure()
plt.plot(x, x**2) #绘制x^2线条
plt.show()
一个窗口绘制多张图,在调用plot()方法前调用subplot()方法。subplot()第一参数表子图总行数,第二个参数表子图总列数,第三个表活跃区。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['figure.dpi'] = 160
x = np.linspace(0, 2 *np.pi, 50)
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(x, np.sin(x), 'r')
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x, np.cos(x), 'g')
plt.show()
hist()方法第二个参数表数值容器个数,数值容器参数越多,图形向上数据条越多。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['figure.dpi'] = 160
x = np.random.randn(500)
plt.hist(x, 40)
plt.show()
展现图例
plt.legend()
添加标签
plt.xlabel('x') #x轴
plt.ylabel('y') #y轴
标题
plt.title()
总代码:
from cProfile import label
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 2 *np.pi, 50)
plt.plot(x, np.sin(x), color='red', linestyle='dotted', label='sin(x)')
plt.plot(x, np.cos(x), color='green', marker='o',linestyle='dashed', label='sin(x)')
plt.legend()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('sin and cos image')
plt.show()