Python绘图库—matplotlib-创新互联

matplotlib 介绍

Matplotlib是一个Python 2D绘图库,可以生成各种硬拷贝格式和跨平台交互式环境的出版物质量数据。Matplotlib可用于Python脚本,Python和IPython shell,Jupyter笔记本,Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包。
Matplotlib试图让简单易事的事情成为可能。你只需几行代码即可生成绘图,直方图,功率谱,条形图,误差图,散点图等。
对于简单的绘图,pyplot模块提供类似MATLAB的接口,特别是与IPython结合使用时。 对于高级用户,你可以通过面向对象的界面或通过MATLAB用户熟悉的一组函数完全控制线型,字体属性,轴属性等。

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import matplotlib.pyplot as plt
# 设置图像大小
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
#  绘图y轴的范围是1-4。如果为plot()命令提供单个列表或数组,
# 则matplotlib假定它是一系列y值,并自动为您生成x值。从0开始 x数据为 [0,1,2,3]
plt.plot([1, 2, 3, 4])
# 设置Y轴 标题
plt.ylabel('some numbers')
# 展示
plt.show()

Python绘图库—matplotlib

 

折线图 plot() 是一个多功能命令,将采用任意数量的参数。 例如,要绘制x与y的关系,您可以发出命令:

import matplotlib.pyplot as plt
# 设置图像大小
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
# 设置Y轴 标题
plt.ylabel('some numbers')
# 展示
plt.show()

Python绘图库—matplotlib

 

其他优饰方法

# 网格   透明度        线条格式
plt.grid(alpha=0.1,linestyle='--')
# 定义X轴刻度
plt.xticks([1,2,3,4])
# 定义y轴刻度
plt.yticks([2,4,6,8,10,12,14,16])
# 添加标题描述
plt.xlabel("time")
plt.ylabel('some numbers')
plt.title("time and numbers")

# 图例  加参数label
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16],label='zkc')
# 添加图例  左上角
plt.legend(loc='upper left')

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基础图像绘制方法

# 折线图
plt.plot(x,y)
# 散点图
plt.scatter(x,y)
# 条形图
plt.bar(x,y)

# 直方图(专门绘制 没有统计过的数据  自动分析统计) 
plt.hist(数据, 组数)

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