python 中matplotlib 绘图

2021/9/12 17:05:21

本文主要是介绍python 中matplotlib 绘图,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

python 中matplotlib 绘图

数学建模需要,对于绘图进行简单学习 matpoltlib之类的包安装建议之间用anaconda

绘制一条y=x^2的曲线

  • #比如我们要绘制一条y=x^2的曲线,可这样写代码:
    #当然也可以替换为引入pylab(是matplotlib的一个子包,非常适合于进行交互式绘图,本文将以这个为例): import pylab as pl
    import matplotlib.pyplot as plt
    import pylab as pl
    x = range(10)  # 横轴的数据
    y = [i*i for i in x]  # 纵轴的数据
    pl.plot(x, y)  # 调用pylab的plot函数绘制曲线
    pl.show()  # 显示绘制出的图
    
  • 要显示一个图非常简单,只要有了两个list作为输入数据,先后调用plot和show函数就可以了。一定要记得只有调用了show之后才会显示出来!只有plot是不行的!

进一步在图像中显示原始数据点以及更换线颜色

  • import matplotlib.pyplot as plt
    import pylab as pl
    # 针对默认的中文不支持乱码的情况 需要进行下列配置
    # 针对windows
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    x = range(10)  #x轴数据
    y = [i*i for i in x ] # y轴数据
    #pl.plot(x,y)# 调用pylab的plot 函数绘制曲线
    #如果要是想要在图形上显示原始数据点,很简单,只要在plot函数中加上一个参数即可
    pl.plot(x, y, 'ob-') # 显示数据点,并用蓝色(blue)实现绘制该图形
    pl.show() #显示绘制的曲线
    
  • 4p6H0O.png

  • pl.plot(x, y, 'ob-')这个参数有很多选择
    """
    颜色(color 简写为 c):
    蓝色: 'b' (blue)
    绿色: 'g' (green)
    红色: 'r' (red)
    蓝绿色(墨绿色): 'c' (cyan)
    红紫色(洋红): 'm' (magenta)
    黄色: 'y' (yellow)
    黑色: 'k' (black)
    白色: 'w' (white)
    
    线型(linestyle 简写为 ls):
    实线: '-'
    虚线: '--'
    虚点线: '-.'
    点线: ':'
    点: '.' 
    
    点型(标记marker):
    像素: ','
    圆形: 'o'
    上三角: '^'
    下三角: 'v'
    左三角: '<'
    右三角: '>'
    方形: 's'
    加号: '+' 
    叉形: 'x'
    棱形: 'D'
    细棱形: 'd'
    三脚架朝下: '1'(像'丫')
    三脚架朝上: '2'
    三脚架朝左: '3'
    三脚架朝右: '4'
    六角形: 'h'
    旋转六角形: 'H'
    五角形: 'p'
    垂直线: '|'
    水平线: '_'
    """
    
  • pl.plot(x, y, 'Dy-')
    

    4pcsCd.png

添加坐标说明

在调用show之前添加如下代码(在代码之前添加2行代码 针对默认的中文不支持乱码的情况 需要进行下列配置)

  • # 针对windows
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    
    # 使用
    plt.title('这是一个图表',fontsize=25,color='r')
    plt.xlabel('嗯',fontsize=20,color='y')
    plt.ylabel('哼',fontsize=20,color='pink')
    
    #效果如上图
    

添加图例

  • pl.plot(x, y, 'ob-', label=u'y=x^2曲线图')  # 加上label参数添加图例
    pl.legend()  # 让图例生效
    plt.title('这是个标题',fontsize=25,color='b')
    

    4pgzef.png

限制横轴坐标的范围

  • pl.xlim(-1, 11)  # 限定横轴的范围
    pl.ylim(-1, 110)  # 限定纵轴的范围
    
  • 到这里plot的常用绘图用法就讲完了,另外,如果需要在一幅图中显示多条线,可以在show函数调用前继续调用plot函数,传入需要绘制的数据和图形显示要求。

控制图形展示大小

  • 
    

plt.figure(figsize=(10,6)) # 单位为厘米



## 画图思路

1.先获取数据

2.处理数据

3.获取画图必备的轴数据

4.先粗略的画出图形

5.之后再完善(不要一步到位)


                   

这篇关于python 中matplotlib 绘图的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!


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