Python的数据展示与分析---3.1Matplotlib库的介绍

Matplotlib库的介绍

Def：Matplotlib库由各种可视化类构成，内部结构复杂，受Matlab启发。
matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库。相当于快捷方式。

import matplotlib.pyplot as plt

实例
case1：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([3,2,5,6,2])
plt.ylabel("grade")
plt.show()

运行结果

case2
plt.savefig()将输出的图形存储为文件，默认PNG格式，可以通过dpi修改输出质量。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([3,2,5,6,2])
plt.ylabel("grade")
plt.savefig('test',dpi=600)  #每英寸600个像素点
plt.show()

case3
以上的两个例子都是只控制y轴。
plt.plot(x,y)当由两个以上的参数时，按照x轴、y轴顺序绘制数据点。、import

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([0,2,4,6,8],[3,2,5,6,2])
plt.ylabel("grade")
plt.axis([-1,10,0,6])    
plt.show()

plt.plot([x1,x2,y1,y2])
设定横纵坐标尺度的函数。 x轴最左侧坐标起始于-1，止于10；纵轴坐标起始于0，止于6。

pylot的绘图区域

plt.subplot(nrows,ncols,plot_number)

plt.subplot(3,2,4) 
plt.subplot(234)

subplot（）函数将一个绘制区域分割成了以第一个参数作为横轴数量、第二个参数作为竖轴数量的子区域。第三个参数表示所在的区域块。

作用：在全局绘图区域中创建一个分区体系，并定位到一个子绘图区域。

实例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def f(t):
    return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t)

a=np.arange(0.0,5.0,0.02)

plt.subplot(211)
plt.plot(a,f(a))

plt.subplot(212)
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')
plt.show()