python线条函数 python绘制直线
Python matplotlib之函数图像绘制、线条rc参数设置
为避免中文显示出错,需导入matplotlib.pylab库
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1.2.1 确定数据
1.2.2 创建画布
1.2.3 添加标题
1.2.4 添加x,y轴名称
1.2.5 添加x,y轴范围
1.2.6 添加x,y轴刻度
1.2.7 绘制曲线、图例, 并保存图片
保存图片时,dpi为清晰度,数值越高越清晰。请注意,函数结尾处,必须加plt.show(),不然图像不显示。
绘制流程与绘制不含子图的图像一致,只需注意一点:创建画布。
合理调整figsize、dpi,可避免出现第一幅图横轴名称与第二幅图标题相互遮盖的现象.
2.2.1 rc参数类型
2.2.2 方法1:使用rcParams设置
2.2.3 方法2:plot内设置
2.2.4 方法3:plot内简化设置
方法2中,线条形状,linestyle可简写为ls;线条宽度,linewidth可简写为lw;线条颜色,color可简写为c,等等。
python之pyplot
1、 定义x和y,画图展示,保存图片
其中dpi参数指定图像的分辨率为120
2、 优化绘图线条风格
线条颜色color
线条标记marker
线条风格linestyle
3、 坐标轴的控制
坐标轴范围和标题
坐标图上标记
坐标间隔设定
函数plt.xticks()和plt.xticks()用来实现对x轴和y轴坐标间隔(也就是轴记号)的设定。用法上,函数的输入是两个列表,第一个表示取值,第二个表示标记。当然如果你的标记就是取值本身,则第二个列表可以忽略
多图与子图
figure() 函数可以帮助我们同时处理生成多个图,而subplot()函数则用来实现,在一个大图中,出现多个小的子图。需要注意的是, figure() 中的参数为图片序号,一般是按序增加的,这里面还涉及一个当前图的概念,其中 subplot() 的参数有3个,分别为行数、列数、以及子图序号。比如 subplot(1,2,1) 表示这是一个1行,2列布局的图(两个子图,在同一行,分居左右),其中,当前处理的子图是第一个图(也就是左图)。
这样,我们就用一个脚本画了两张图fig.1和fig.2。其中,fig.1包含了分居左右的两个子图,分别是y1和y3的曲线;fig.2是一张整图,画的是y2曲线。
如果想要某个子图占据整行或者整列,可以采用下面
第三个图,实际上相当于将前面的两个小的子图看作是一个整图
python中plt.post是什么函数
2018-05-04 11:11:36
122点赞
qiurisiyu2016
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matplotlib
1、plt.plot(x,y)
plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)
x轴数据,y轴数据,format_string控制曲线的格式字串
format_string 由颜色字符,风格字符,和标记字符
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,6],[4,5,8,1],’g-s’)
plt.show()
结果
**kwards:
color 颜色
linestyle 线条样式
marker 标记风格
markerfacecolor 标记颜色
markersize 标记大小 等等
plt.plot([5,4,3,2,1])
plt.show()
结果
plt.plot([20,2,40,6,80]) #缺省x为[0,1,2,3,4,...]
plt.show()
结果
plt.plot()参数设置
Property Value Type
alpha 控制透明度,0为完全透明,1为不透明
animated [True False]
antialiased or aa [True False]
clip_box a matplotlib.transform.Bbox instance
clip_on [True False]
clip_path a Path instance and a Transform instance, a Patch
color or c 颜色设置
contains the hit testing function
dash_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]
dash_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]
dashes sequence of on/off ink in points
data 数据(np.array xdata, np.array ydata)
figure 画板对象a matplotlib.figure.Figure instance
label 图示
linestyle or ls 线型风格[‘-’ ‘–’ ‘-.’ ‘:’ ‘steps’ …]
linewidth or lw 宽度float value in points
lod [True False]
marker 数据点的设置[‘+’ ‘,’ ‘.’ ‘1’ ‘2’ ‘3’ ‘4’]
markeredgecolor or mec any matplotlib color
markeredgewidth or mew float value in points
markerfacecolor or mfc any matplotlib color
markersize or ms float
markevery [ None integer (startind, stride) ]
picker used in interactive line selection
pickradius the line pick selection radius
solid_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]
solid_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]
transform a matplotlib.transforms.Transform instance
visible [True False]
xdata np.array
ydata np.array
zorder any number
确定x,y值,将其打印出来
x=np.linspace(-1,1,5)
y=2*x+1
plt.plot(x,y)
plt.show()
2、plt.figure()用来画图,自定义画布大小
fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')
plt.plot(x,y1) #在变量fig1后进行plt.plot操作,图形将显示在fig1中
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')
plt.plot(x,y2) #在变量fig2后进行plt.plot操作,图形将显示在fig2中
plt.show()
plt.close()
结果
fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')
plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2)
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')
plt.show()
plt.close()
结果:
3、plt.subplot(222)
将figure设置的画布大小分成几个部分,参数‘221’表示2(row)x2(colu),即将画布分成2x2,两行两列的4块区域,1表示选择图形输出的区域在第一块,图形输出区域参数必须在“行x列”范围 ,此处必须在1和2之间选择——如果参数设置为subplot(111),则表示画布整个输出,不分割成小块区域,图形直接输出在整块画布上
plt.subplot(222)
plt.plot(y,xx) #在2x2画布中第二块区域输出图形
plt.show()
plt.subplot(223) #在2x2画布中第三块区域输出图形
plt.plot(y,xx)
plt.subplot(224) # 在在2x2画布中第四块区域输出图形
plt.plot(y,xx)
4、plt.xlim设置x轴或者y轴刻度范围
如
plt.xlim(0,1000) # 设置x轴刻度范围,从0~1000 #lim为极限,范围
plt.ylim(0,20) # 设置y轴刻度的范围,从0~20
5、plt.xticks():设置x轴刻度的表现方式
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')
plt.plot(x,y2)
plt.xticks(np.linspace(0,1000,15,endpoint=True)) # 设置x轴刻度
plt.yticks(np.linspace(0,20,10,endpoint=True))
结果
6、ax2.set_title('xxx')设置标题,画图
#产生[1,2,3,...,9]的序列
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(221)
#设置标题
ax1.set_title('Scatter Plot1')
plt.xlabel('M')
plt.ylabel('N')
ax2 = fig.add_subplot(222)
ax2.set_title('Scatter Plot2clf')
#设置X轴标签
plt.xlabel('X') #设置X/Y轴标签是在对应的figure后进行操作才对应到该figure
#设置Y轴标签
plt.ylabel('Y')
#画散点图
ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o') #可以看出画散点图是在对figure进行操作
ax2.scatter(x,y,c = 'b',marker = 'x')
#设置图标
plt.legend('show picture x1 ')
#显示所画的图
plt.show()
结果
7、plt.hist()绘制直方图(可以将高斯函数这些画出来)
绘图都可以调用matplotlib.pyplot库来进行,其中的hist函数可以直接绘制直方图
调用方式:
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=10, normed=0, facecolor='black', edgecolor='black',alpha=1,histtype='bar')
hist的参数非常多,但常用的就这六个,只有第一个是必须的,后面四个可选
arr: 需要计算直方图的一维数组
bins: 直方图的柱数,可选项,默认为10
normed: 是否将得到的直方图向量归一化。默认为0
facecolor: 直方图颜色
edgecolor: 直方图边框颜色
alpha: 透明度
histtype: 直方图类型,‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’
返回值 :
n: 直方图向量,是否归一化由参数normed设定
bins: 返回各个bin的区间范围
patches: 返回每个bin里面包含的数据,是一个list
from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
img=data.camera()
plt.figure("hist")
arr=img.flatten()
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red')
plt.show()
例:
mu, sigma = 0, .1
s = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1000)
a,b,c = plt.hist(s, bins=3)
print("a: ",a)
print("b: ",b)
print("c: ",c)
plt.show()
结果:
a: [ 85. 720. 195.] #每个柱子的值
b: [-0.36109509 -0.1357318 0.08963149 0.31499478] #每个柱的区间范围
c: a list of 3 Patch objects #总共多少柱子
8、ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')
使用注意:确定了figure就一定要确定象限,然后用scatter,或者不确定象限,直接使用plt.scatter
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
a=plt.subplot() #默认为一个象限
# a=fig.add_subplot(222)
a.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
结果
x = np.arange(1,10)
y = x
plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
结果
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(1,10)
y = x
plt.figure()
plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
结果
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Python入门技能树基础语法函数
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对Python中plt的画图函数详解
今天小编就为大家分享一篇对Python中plt的画图函数详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
plt.plot()函数详解
plt.plot()函数详细介绍 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) 参数 说明 x X轴数据,列表或数组,可选 y Y轴数据,列表或数组 format_string 控制曲线的格式字符串,可选 **kwargs 第二组或更多(x,y,format_string),可画多条曲线 format_string 由颜色字符、风格字符、标记字符组成 颜色字符 'b' 蓝色 'm' 洋红色 magenta 'g' 绿色 'y.
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最新发布 python plt 绘图详解(plt.版本)
python plt绘图详解
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python图像处理基础知识(plt库函数说明)
import matplotlib.pyplot as plt的一些基础用法,包括直方图
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plt.subplot() 函数解析_Ensoleile。的博客_plt.subplot
plt.subplot()函数用于直接制定划分方式和位置进行绘图。 函数原型 subplot(nrows, ncols, index, **kwargs),一般我们只用到前三个参数,将整个绘图区域分成 nrows 行和 ncols 列,而 index 用于对子图进行编号。
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...中plt的画图函数_Ethan的博客的博客_python的plt函数
1、plt.legend plt.legend(loc=0)#显示图例的位置,自适应方式 说明: 'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自适应方式) 'upper right' : 1, 'upper left' : 2, 'lower left' : 3, 'lower right' : 4, ...
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plt.函数
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Python深度学习入门之plt画图工具基础使用(注释详细,超级简单)
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python画图plt函数学习_dlut_yan的博客_python plt
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plt.plot()函数_安之若醇的博客_plt.plot()函数
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python画图plt函数学习
python中的绘图工具 :matplotli,专门用于画图。 一. 安装与导入 工具包安装:conda install matplotli 导入:import matplotlib.pyplot as plt 画图主要有:列表绘图;多图绘图;数组绘图 二. 列表绘图 1. 基础绘图:plt.plot;plt.show import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 4, 9, 16] plt.plot(x, y) plt.show()
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Python中plt绘图包的基本使用方法
其中,前两个输入参数表示x轴和y轴的坐标,plot函数将提供的坐标点连接,即成为要绘制的各式线型。常用的参数中,figsize需要一个元组值,表示空白画布的横纵坐标比;plt.xticks()和plt.yticks()函数用于设置坐标轴的步长和刻度。plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()函数分别用于设置x坐标轴、y坐标轴和图标的标题信息。的数据处理时,发现了自己对plt的了解和使用的缺失,因此进行一定的基础用法的学习,方便之后自己的使用,而不需要频繁的查阅资料。...
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python-plt.xticks与plt.yticks
栗子: plt.figure(figsize=(10, 10)) for i in range(25): plt.subplot(5, 5, i+1) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False) plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary) plt.xlabel(class_names[train_labels[i]]) plt.show() 设置x或y轴对应显
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plt绘图总结
matplotlib绘图
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Python的数据科学函数包(三)——matplotlib(plt)
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文章目录 英语好的直接参考这个网站 matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) 将x,y绘制为线条或标记 参数: x, y:数据点的水平/垂直坐标。x值是可选的,默认为range(len(y))。通常,这些参数是 一维数组。它们也可以是标量,也可以是二维的(在这种情况下,列代表单独的数据集)。 这些参数不能作为关键字传递。 fmt:格式字符串,格式字符串只是用于快速设置基本行属性的缩
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问题:plt.imshow()无法显示图像 解决方法:添加:plt.show(),即 plt.imshow(image) #image表示待处理的图像 plt.show() 原理:plt.imshow()函数负责对图像进行处理,并显示其格式,而plt.show()则是将plt.imshow()处理后的函数显示出来。 ...
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plt函数
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标题名称:python线条函数 python绘制直线
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