Python中如何使用Matplotlib庫(kù)繪制圖形
前言
Matplotlib 可能是 Python 2D-繪圖領(lǐng)域使用最廣泛的套件。它能讓使用者很輕松地將數(shù)據(jù)圖形化,并且提供多樣化的輸出格式。這里將會(huì)探索使用matplotlib 庫(kù)實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的圖形繪制。
一、簡(jiǎn)單的正弦函數(shù)與余弦函數(shù)
是取得正弦函數(shù)和余弦函數(shù)的值:
X 是一個(gè) numpy 數(shù)組,包含了從 −π 到 +π 等間隔的 256 個(gè)值。C 和 S 則分別是這 256 個(gè)值對(duì)應(yīng)的余弦和正弦函數(shù)值組成的 numpy 數(shù)組。
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True) C,S = np.cos(X), np.sin(X)
完整代碼如下
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True) C, S = np.cos(X), np.sin(X) #繪制并顯示圖形 plt.plot(X, C) plt.plot(X, S) plt.show()
二、進(jìn)階版正弦函數(shù)與余弦函數(shù)
上面我們學(xué)習(xí)了簡(jiǎn)單的正弦函數(shù)與余弦函數(shù),接下來(lái)我們將精益求精,改變顏色與粗細(xì),設(shè)置記號(hào),調(diào)整邊框等。
1.改變顏色與粗細(xì)
我們以藍(lán)色和紅色分別表示余弦和正弦函數(shù),而后將線條變粗一點(diǎn)。接下來(lái),我們?cè)谒椒较蚶煲幌抡麄€(gè)圖。
代碼如下(示例):
figure(figsize=(10, 6), dpi=80) plot(X, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-") plot(X, S, color="red", linewidth=2.5, linestyle="-")
2.設(shè)置圖片邊界
代碼如下(示例):
xmin, xmax = X.min(), X.max() dx = (xmax - xmin) * 0.2 xlim(xmin - dx, xmax + dx)
3.設(shè)置記號(hào)
我們討論正弦和余弦函數(shù)的時(shí)候,通常希望知道函數(shù)在 ±π 和 ±π2 的值。
xticks( [-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi]) yticks([-1, 0, +1])
4.設(shè)置記號(hào)的標(biāo)簽
我們可以把 3.142 當(dāng)做是 π,但畢竟不夠精確。當(dāng)我們?cè)O(shè)置記號(hào)的時(shí)候,我們可以同時(shí)設(shè)置記號(hào)的標(biāo)簽。注意這里使用了 LaTeX。
xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi], [r'$-\pi$', r'$-\pi/2$', r'$0$', r'$+\pi/2$', r'$+\pi$']) yticks([-1, 0, +1], [r'$-1$', r'$0$', r'$+1$'])
5.設(shè)置X,Y軸
ax = gca() ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
6.完整代碼
# 導(dǎo)入 matplotlib 的所有內(nèi)容(nympy 可以用 np 這個(gè)名字來(lái)使用) from pylab import * # 創(chuàng)建一個(gè) 8 * 6 點(diǎn)(point)的圖,并設(shè)置分辨率為 80 figure(figsize=(8, 6), dpi=80) # 創(chuàng)建一個(gè)新的 1 * 1 的子圖,接下來(lái)的圖樣繪制在其中的第 1 塊(也是唯一的一塊) subplot(1, 1, 1) X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True) C, S = np.cos(X), np.sin(X) # 繪制余弦曲線,使用藍(lán)色的、連續(xù)的、寬度為 1 (像素)的線條 plot(X, C, color="blue", linewidth=1.0, linestyle="-") # 繪制正弦曲線,使用綠色的、連續(xù)的、寬度為 1 (像素)的線條 plot(X, S, color="green", linewidth=1.0, linestyle="-") # 設(shè)置橫軸的上下限 xlim(-4.0, 4.0) # 設(shè)置橫軸記號(hào) xticks(np.linspace(-4, 4, 9, endpoint=True)) # 設(shè)置縱軸的上下限 ylim(-1.0, 1.0) # 設(shè)置縱軸記號(hào) yticks(np.linspace(-1, 1, 5, endpoint=True)) # 以分辨率 72 來(lái)保存圖片 # savefig("exercice_2.png",dpi=72) # 設(shè)置顏色與粗細(xì) figure(figsize=(10, 6), dpi=80) plot(X, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-") plot(X, S, color="red", linewidth=2.5, linestyle="-") # 設(shè)置邊框 xmin, xmax = X.min(), X.max() dx = (xmax - xmin) * 0.2 xlim(xmin - dx, xmax + dx) # 設(shè)置記號(hào) xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi]) yticks([-1, 0, +1]) # 設(shè)置記號(hào)的標(biāo)簽 xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi], [r'$-\pi$', r'$-\pi/2$', r'$0$', r'$+\pi/2$', r'$+\pi$']) yticks([-1, 0, +1], [r'$-1$', r'$0$', r'$+1$']) # 設(shè)置xy軸 ax = gca() ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['left'].set_position(('data', 0)) # 在屏幕上顯示 show()
最終效果
三、繪制簡(jiǎn)單的折線圖
折線圖是一種將數(shù)據(jù)點(diǎn)按照順序連起來(lái)的圖形,可以體現(xiàn)變量y隨變量x的變化情況。Matplotlib 提供了plot()
函數(shù)繪制折線圖,其語(yǔ)法格式如下:
plt.plot(*args, **kwargs)
常用參數(shù)及說(shuō)明如下:
- x、y:分別表示x軸和y軸對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù),接收列表類型參數(shù)
- color:表示折線的顏色
- marker:表示折線上點(diǎn)的類型,有“.”、“o”、“v”等等類型
- linestyle:表示折線的類型,默認(rèn)為“-”,表示實(shí)線,設(shè)置為“--”表示長(zhǎng)虛線,設(shè)置為“-.”表示點(diǎn)線,設(shè)置為“:”表示點(diǎn)虛線
- linewidth:表示折線的粗細(xì)
- alpha:表示點(diǎn)的透明度,接收0~1之間的小數(shù)
下面我們將以 某地區(qū)周一到周日平均溫度變化折線圖為例,具體的學(xué)習(xí)了解折線圖的繪制。
import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10, 8)) # 周一到周日平均溫度數(shù)據(jù) plt.plot([1,2,3,4,5,6,7], [12,11,11,13,12,10,10]) plt.show()
效果如下:
我們可以給圖表添加一些標(biāo)簽和圖例,讓圖表更加清晰好看,具體方法如下:
- plt.title():指定當(dāng)前圖表的標(biāo)題,包括名稱、位置、顏色、字體大小等
- plt.xlabel():指定當(dāng)前圖表x軸的名稱、位置、顏色、字體大小等
- plt.ylabel():指定當(dāng)前圖表y軸的名稱、位置、顏色、字體大小等
- plt.xlim():指定當(dāng)前圖表x軸的范圍
- plt.ylim():指定當(dāng)前圖表y軸的范圍
- plt.xticks():指定當(dāng)前圖表x軸刻度
- plt.yticks():指定當(dāng)前圖表y軸刻度
import matplotlib.pyplot as plt # 設(shè)置支持中文 plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10, 8)) plt.plot([1,2,3,4,5,6,7], [12,11,11,13,12,10,10], linestyle="-", marker=".") plt.xlabel("時(shí)間") plt.ylabel("溫度") plt.yticks([i for i in range(20)][::5]) plt.show()
效果如下:
總結(jié)
到此這篇關(guān)于Python中如何使用Matplotlib庫(kù)繪制圖形的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python Matplotlib庫(kù)繪制圖形內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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