小编给大家分享一下python库matplotlib如何绘制坐标图，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

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很多时候我们数据处理的时候要画坐标图，下面我用第三方库matplotlib以及scipy绘制光滑的曲线图

需要安装的库有 matplotlib,scipy, numpy

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.axisartist.axislines import Subplot
from scipy import interpolate


def sommth_plot(x_arr, y_arr):
 fig = plt.figure() # 创建一个figure
 ax = Subplot(fig, 111) # 利用Subplot将figure加入ax
 fig.add_axes(ax)
 ax.axis['bottom'].set_axisline_style("->", size=1.5) # x轴加上箭头
 ax.axis['left'].set_axisline_style("->", size=1.5) # y轴加上上箭头
 ax.axis['top'].set_visible(False) # 去除上方坐标轴
 ax.axis['right'].set_visible(False) # 去除右边坐标轴
 xmin = min(x_arr) 
 xmax = max(x_arr)
 xnew = np.arange(xmin, xmax, 0.0005) # 在大最小值间以间隔为0.0005插入点
 func = interpolate.interp1d(x_arr, y_arr) 
 ynew = func(xnew) # 得到插入x对应的y值
 plt.plot(xnew, ynew, '-') # 绘制图像
 plt.show() # show图像


if __name__ == '__main__':
 x = eval(input('输入x：'))
 y = eval(input('输入y：'))
 smooth_plot(x, y)

如果想进一步完善你的图像，可以用以下代码

# 设置图像标题
plt.title('title')

# 设置x范围，y同理
plt.xlim(1, 4)

# 给x，y轴添加说明
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

# 设置线条的颜色，宽度，线条样式，标志以及曲线的标签
plt.plot(x, y, color='blue', linewidth=1.0, linestyle='--', marker='o', label='')
# 如果传递了label参量，则使用下面函数使标签显示，loc选择位置，frameon=True标签会在一个框内
plt.legend(loc='upper left', frameon=True)

python可以做什么

Python是一种编程语言，内置了许多有效的工具，Python几乎无所不能，该语言通俗易懂、容易入门、功能强大，在许多领域中都有广泛的应用，例如最热门的大数据分析，人工智能，Web开发等。

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