이 기사는 Python에서 matplotlib 라이브러리의 사용법을 소개합니다. 이는 특정 참조 가치가 있습니다. 도움이 필요한 친구가 도움이 되기를 바랍니다.
소개
matplotlib 라이브러리는 Python의 2D 드로잉 라이브러리입니다.
설치
$ pip install matplotlib
시작하기
선 차트 그리기
선 차트를 그리는 pyplot 함수
여기에 월과 온도의 선 차트를 그립니다.
import matplotlib.pyplot as plt x_month = [3,4,5,6,7,8,9] y_temperature = [18,24,27,30,35,37,31] plt.plot(x_month,y_temperature) plt.show() # plt.savefig('xxx.png') # 保存图标函数
여기에서 pyplot 모듈을 가져오고 이름을 plt로 지정합니다. show()
는 이미지를 표시하는 데 사용됩니다. savefig()
는 이미지를 저장하는 데 사용됩니다. show()
用于展示图片。savefig()
则用于保存图片。
设定x,y轴
import matplotlib.pyplot as plt x_month = [1,2,3,4,5,6,7,8] y_temperature = [11,22,23,43,20,23,42,42] plt.plot(x_month,y_temperature,linewidth=5) # linewidth定义折线宽度 plt.title("This is Title") # 标题 plt.xlabel("month",fontsize=14) # x轴 plt.ylabel("temperature",fontsize=14) # y轴 plt.tick_params(axis='both',labelsize=14) # 影响xy刻度的函数 plt.show() # 展示 # plt.savefig('xxx.png') # 保存图标函数
fontsize
用于设置各轴的字体大小。
绘制单点图
scatter函数绘制单点图
import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(1,8,s=50,c='red') plt.show()
参数s
设置了绘制图形时使用的点的尺寸。c
参数设置点的颜色,也可以通过RDB方式来指定:c=(0,0,0.8)
绘制一系列点
import matplotlib.pyplot as plt x_values = list(range(1001)) y_values = [x**2 for x in x_values] plt.scatter(x_values,y_values,s=40,edgecolors='none') # edgecolors参数用于去除外轮廓 plt.show()
edgecolors
可以指定white
或者black
等。
绘制颜色映射图
import matplotlib.pyplot as plt x_values = list(range(1001)) y_values = [x**2 for x in x_values] plt.scatter(x_values,y_values,s=40,edgecolors='none',c=y_values,cmap=plt.cm.Blues)
将y_values参数传入c
中,并使用cmap
x, y축 설정
rrreee글꼴 크기
는 각 축의 글꼴 크기를 설정하는 데 사용됩니다.
단일 점 그래프 그리기
scatter 함수는 단일 점 그래프를 그립니다.
rrreee매개변수s
는 그래픽을 그릴 때 사용되는 점의 크기를 설정합니다. . c
매개변수는 RDB를 통해 지정할 수도 있는 점의 색상을 설정합니다. c=(0,0,0.8)
🎜일련의 점을 그립니다.
rrreee🎜edgecolors
는 흰색
또는 검은색
등을 지정할 수 있습니다. 🎜색상 지도 그리기
rrreee🎜 y_values 매개변수를c
에 전달하고 cmap
을 사용하여 매핑에 사용할 색상을 함수에 알려줍니다. 🎜🎜🎜위 내용은 Python에서 matplotlib 라이브러리 사용법 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo

Inpython, "목록", isaversatile, mutablesequencetatcanholdmixeddatattypes, whilean "array"isamorememory-efficed, homogeneouseceenceRequiringElements ofthesAmeType.1) ListSareIdeAldiversEdatastorageandmanipulationDuetoIrflexibrieth

PythonlistsAndarraysareBotheBotheBothebothable.1) ListSareflexibleandsupporterogenousDatabutarabestemory-efficient.2) Arraysaremorememory-efforhomogeneousdatabutlessverstile, CorrectTypecodeusagetoavoidercer가 필요합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

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