検索

Python Matplotlib库入门指南

Jun 06, 2016 am 11:17 AM
matplotlib ライブラリpython

Matplotlib简介

Matplotlib是一个Python工具箱,用于科学计算的数据可视化。借助它,Python可以绘制如Matlab和Octave多种多样的数据图形。最初是模仿了Matlab图形命令, 但是与Matlab是相互独立的.
通过Matplotlib中简单的接口可以快速的绘制2D图表

初试Matplotlib

Matplotlib中的pyplot子库提供了和matlab类似的绘图API.

代码如下:


import matplotlib.pyplot as plt   #导入pyplot子库
plt.figure(figsize=(8, 4))  #创建一个绘图对象, 并设置对象的宽度和高度, 如果不创建直接调用plot, Matplotlib会直接创建一个绘图对象
plt.plot([1, 2, 3, 4])  #此处设置y的坐标为[1, 2, 3, 4], 则x的坐标默认为[0, 1, 2, 3]在绘图对象中进行绘图, 可以设置label, color和linewidth关键字参数
plt.ylabel('some numbers')  #给y轴添加标签, 给x轴加标签用xlable
plt.title("hello");  #给2D图加标题
plt.show()  #显示2D图

基础绘图

绘制折线图

与所选点的坐标有关

代码如下:


# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = [0, 1, 2, 4, 5, 6]
y = [1, 2, 3, 2, 4, 1]
plt.plot(x, y, '-*r')  # 虚线, 星点, 红色
plt.xlabel("x-axis")
plt.ylabel("y-axis")
plt.show()


更改线的样式查看plot函数参数设置 
多线图
只需要在plot函数中传入多对x-y坐标对就能画出多条线

代码如下:


# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = [0, 1, 2, 4, 5, 6]
y = [1, 2, 3, 2, 4, 1]
z = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
plt.plot(x, y, '--*r', x, z, '-.+g')
plt.xlabel("x-axis")
plt.ylabel("y-axis")
plt.title("hello world")
plt.show()

柱状图

代码如下:


# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = [0, 1, 2, 4, 5, 6]
y = [1, 2, 3, 2, 4, 1]
z = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
plt.bar(x, y)
plt.xlabel("x-axis")
plt.ylabel("y-axis")
plt.show()

子图

subplot()函数指明numrows行数, numcols列数, fignum图个数. 图的个数不能超过行数和列数之积

代码如下:


# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = [0, 1, 2, 4, 5, 6]
y = [1, 2, 3, 2, 4, 1]
z = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
plt.figure(1)
plt.subplot(211)
plt.plot(x, y, '-+b')
plt.subplot(212)
plt.plot(x, z, '-.*r')
plt.show()

文本添加

当需要在图片上调价文本时需要使用text()函数, 还有xlabel(), ylabel(), title()函数

text()函数返回matplotlib.text.Text, 函数详细解释

代码如下:


# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = [0, 1, 2, 4, 5, 6]
y = [1, 2, 3, 2, 4, 1]
plt.plot(x, y, '-.*r')
plt.text(1, 2, "I'm a text")  //前两个参数表示文本坐标, 第三个参数为要添加的文本
plt.show()

图例简介
legend()函数实现了图例功能, 他有两个参数, 第一个为样式对象, 第二个为描述字符

代码如下:


# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
line_up, = plt.plot([1,2,3], label='Line 2')
line_down, = plt.plot([3,2,1], label='Line 1')
plt.legend(handles=[line_up, line_down])
plt.show()


或者调用set_label()添加图例

代码如下:


# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
line, = plt.plot([1, 2, 3])
line.set_label("Label via method")
plt.legend()
plt.show()

同时对多条先添加图例

代码如下:


# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
line1, = plt.plot([1, 2, 3])
line2, = plt.plot([3, 2, 1], '--b')
plt.legend((line1, line2), ('line1', 'line2'))
plt.show()


更多图例设置可以参考官方图例教程
声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
numpyアレイは、アレイモジュールを使用して作成された配列とどのように異なりますか?numpyアレイは、アレイモジュールを使用して作成された配列とどのように異なりますか?Apr 24, 2025 pm 03:53 PM

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

Numpyアレイの使用は、Pythonで配列モジュール配列の使用と比較してどのように比較されますか?Numpyアレイの使用は、Pythonで配列モジュール配列の使用と比較してどのように比較されますか?Apr 24, 2025 pm 03:49 PM

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

CTypesモジュールは、Pythonの配列にどのように関連していますか?CTypesモジュールは、Pythonの配列にどのように関連していますか?Apr 24, 2025 pm 03:45 PM

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo

Pythonのコンテキストで「配列」と「リスト」を定義します。Pythonのコンテキストで「配列」と「リスト」を定義します。Apr 24, 2025 pm 03:41 PM

Inpython、「リスト」は、「リスト」、自由主義的なもの、samememory効率が高く、均質な偶然の瞬間の想起された「アレイ」の「アレイ」の「アレイ」の均質な偶発的な想起されたものです

Pythonリストは可変ですか、それとも不変ですか? Pythonアレイはどうですか?Pythonリストは可変ですか、それとも不変ですか? Pythonアレイはどうですか?Apr 24, 2025 pm 03:37 PM

pythonlistsandarraysaraybothmutable.1)listsareflexibleandsupportheTeterdatabutarlessmemory-efficient.2)Arraysaremorememory-efficientiant forhomogeneousdative、ressivelessatile、ressing comerttytytypecodeusageodoavoiderorors。

Python vs. C:重要な違​​いを理解しますPython vs. C:重要な違​​いを理解しますApr 21, 2025 am 12:18 AM

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

Python vs. C:プロジェクトのためにどの言語を選択しますか?Python vs. C:プロジェクトのためにどの言語を選択しますか?Apr 21, 2025 am 12:17 AM

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

Pythonの目標に到達する:毎日2時間のパワーPythonの目標に到達する:毎日2時間のパワーApr 20, 2025 am 12:21 AM

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

EditPlus 中国語クラック版

EditPlus 中国語クラック版

サイズが小さく、構文の強調表示、コード プロンプト機能はサポートされていません

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

ビジュアル Web 開発ツール

MinGW - Minimalist GNU for Windows

MinGW - Minimalist GNU for Windows

このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。