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  NumPy - Matplotlib

  • 简述

    Matplotlib 是 Python 的绘图库。它与 NumPy 一起使用，以提供一个环境，该环境是 MatLab 的有效开源替代方案。它还可以与 PyQt 和 wxPython 等图形工具包一起使用。
    Matplotlib 模块最初由 John D. Hunter 编写。自 2012 年以来，Michael Droettboom 是主要开发人员。目前，Matplotlib 版本。1.5.1 是可用的稳定版本。该软件包以二进制分发以及www.matplotlib.org上的源代码形式提供。
    通常，通过添加以下语句将包导入 Python 脚本 - 
    
from matplotlib import pyplot as plt
    pyplot()是 matplotlib 库中最重要的函数，用于绘制 2D 数据。以下脚本绘制方程y = 2x + 5

    例子

    
import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 
x = np.arange(1,11) 
y = 2 * x + 5 
plt.title("Matplotlib demo") 
plt.xlabel("x axis caption") 
plt.ylabel("y axis caption") 
plt.plot(x,y) 
plt.show()
    ndarray 对象 x 是从np.arange() function作为上的值x axis. 上的对应值y axis存储在另一个ndarray object y. 这些值是使用绘制的plot()matplotlib 包的 pyplot 子模块的功能。
    图形表示由show()功能。
    上面的代码应该产生以下输出 -
    Matplotlib 演示
    代替线性图，可以通过将格式字符串添加到plot()功能。可以使用以下格式字符。
    序号 人物与描述
    1
    '-'
    实线样式
    2
    '--'
    虚线样式
    3
    '-.'
    点划线样式
    4
    ':'
    虚线样式
    5
    '.'
    点标记
    6
    ','
    像素标记
    7
    'o'
    圆形标记
    8
    'v'
    Triangle_down 标记
    9
    '^'
    三角向上标记
    10
    '<'
    三角左标记
    11
    '>'
    Triangle_right 标记
    12
    '1'
    Tri_down 标记
    13
    '2'
    Tri_up 标记
    14
    '3'
    Tri_left 标记
    15
    '4'
    Tri_right 标记
    16
    's'
    方形标记
    17
    'p'
    五边形标记
    18
    '*'
    星标
    19
    'h'
    Hexagon1 标记
    20
    'H'
    Hexagon2 标记
    21
    '+'
    加号
    22
    'x'
    X 标记
    23
    'D'
    钻石标记
    24
    'd'
    Thin_diamond 标记
    25
    '|'
    V线标记
    26
    '_'
    直线标记
    还定义了以下颜色缩写。
    特点 颜色
    'b' 蓝色
    'G' 绿色的
    'r' 红色的
    'C' 青色
    '我' 品红
    '和' 黄色的
    '到' 黑色的
    '在' 白色的
    要显示代表点的圆圈，而不是上面示例中的线，请使用“ob”作为 plot() 函数中的格式字符串。

    例子

    
import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 
x = np.arange(1,11) 
y = 2 * x + 5 
plt.title("Matplotlib demo") 
plt.xlabel("x axis caption") 
plt.ylabel("y axis caption") 
plt.plot(x,y,"ob") 
plt.show()
    上面的代码应该产生以下输出 -
    颜色缩写

  • 正弦波图

    以下脚本生成sine wave plot使用matplotlib。

    例子

    
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt  
# Compute the x and y coordinates for points on a sine curve 
x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1) 
y = np.sin(x) 
plt.title("sine wave form") 
# Plot the points using matplotlib 
plt.plot(x, y) 
plt.show()
    正弦波

  • subplot()

    subplot() 函数允许您在同一个图中绘制不同的东西。在以下脚本中，sine和cosine values被绘制。

    例子

    
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt  
   
# Compute the x and y coordinates for points on sine and cosine curves 
x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1) 
y_sin = np.sin(x) 
y_cos = np.cos(x)  
   
# Set up a subplot grid that has height 2 and width 1, 
# and set the first such subplot as active. 
plt.subplot(2, 1, 1)
   
# Make the first plot 
plt.plot(x, y_sin) 
plt.title('Sine')  
   
# Set the second subplot as active, and make the second plot. 
plt.subplot(2, 1, 2) 
plt.plot(x, y_cos) 
plt.title('Cosine')  
   
# Show the figure. 
plt.show()
    上面的代码应该产生以下输出 -
    子情节

  • <="" h2="">

    pyplot submodule提供bar()生成条形图的函数。以下示例生成两组的条形图x和y数组。

    例子

    
from matplotlib import pyplot as plt 
x = [5,8,10] 
y = [12,16,6]  
x2 = [6,9,11] 
y2 = [6,15,7] 
plt.bar(x, y, align = 'center') 
plt.bar(x2, y2, color = 'g', align = 'center') 
plt.title('Bar graph') 
plt.ylabel('Y axis') 
plt.xlabel('X axis')  
plt.show()
    此代码应产生以下输出 -
    条状图
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