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matplotlib画图

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matplotlib参数介绍:

__author__ = 'lee'
import matplotlib.pyplot as plt
# 画出图形,默认是为[1,2,3,4]序列为Y轴,这里如果没有X轴的设置,默认X轴与Y轴等长,而且是从0开始。
plt.plot([1,2,3,4])
# 设置y轴标签,同理可以设置x轴标签
plt.ylabel('some numbers')
plt.show()

效果图:

简单matploblibtest

数据参数:

代码中:plt.plot([1,2,3,4])

如果只有一组参数,默认为y轴参数,matplotlib会自动添加一组和y轴等长的数据

从0开始,并且和y轴等长,所以为[0,1,2,3]

如果提供多组数据,可以画出多条线,如:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

t = np.arange(0., 5., 0.2)
plt.plot(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'g^')

效果:多条线

设置使用numpy生成序列:

这里是用t = np.arange(0., 5., 0.2)设置0.到5.的起始位置和终点位置,0.2为步长

形状和颜色:

代码中:plt.plot([1,2,3,4], [1,4,9,16], ‘ro’)

设置的形状是红色圆形,matplotlib中提供的形状和颜色有一下:

  • 形状:

形状011

形状02

  • 颜色

颜色

XY轴标签

设置标签范围:plt.axis([0, 6, 0, 20])

表示的含义:[xmin, xmax, ymin, ymax]

设置标签文本:plt.ylabel(“Y轴标签”),可以对label进行更详细的设置,参考

matplotlibText属性

在一个图中生成子图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def f(t):
    return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t)
t1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.1)
t2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
plt.figure(1)
plt.subplot(211)
plt.plot(t1, f(t1), 'bo', t2, f(t2), 'k')
plt.subplot(212)
plt.plot(t2, np.cos(2*np.pi*t2), 'r--')
plt.show()

效果图:

子图

subplot()参数表示,有row和col行列,第三个参数表示为第几个图像

 

 

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