|
在示例中，我們主要用到Matplotlib和Numpy這兩個(gè)模塊來為大家演示Python強(qiáng)大的繪圖功能，相信大家通過我下面的10個(gè)示例，基本上可以滿足大家日常工作的需求，再次強(qiáng)調(diào)一下，只是簡單的用法，大家千萬不要想通過這篇博客獲取到太高深的用法。 下面進(jìn)入正題 Python學(xué)習(xí)交流群：1004391443，這里有資源共享，技術(shù)解答，還有小編從最基礎(chǔ)的Python資料到項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)的學(xué)習(xí)資料都有整理，希望能幫助你更了解python，學(xué)習(xí)python 1、繪制一條直線 代碼如下，下面的代碼大家應(yīng)該都可以看懂吧 # 導(dǎo)入常用的包import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt # 生成-1到1的數(shù)據(jù)，一共生成100個(gè)，也可以生成1到-1的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是平均分布的# 定義x軸的數(shù)據(jù)x = np.linspace(-1,1,100) # 定義y軸的數(shù)據(jù)y = x * 2 + 100plt.plot(x,y) # 顯示圖像plt.show() 效果如下 2、創(chuàng)建一個(gè)畫布，同時(shí)設(shè)置該畫布的大小 代碼如下 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-1,1,100) y1 = x * 2 + 100 y2 = x ** 2 # 創(chuàng)建一個(gè)畫布 # figsize：設(shè)置畫布的大小plt.figure(figsize=(2,2))plt.plot(x,y1) # 創(chuàng)建第二個(gè)畫布plt.figure()plt.plot(x,y2) plt.show() 效果如下，會同時(shí)顯示兩張畫布 3、在一張畫布中畫兩條線，同時(shí)可以設(shè)置線的顏色，寬度，和風(fēng)格 代碼如下 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-1,1,100) y1 = x * 2 + 0.5 y2 = x ** 2 # color:表示設(shè)置線的顏色# linewidth:表示設(shè)置線的寬度# linestyle:表示設(shè)置線的風(fēng)格plt.figure(figsize=(2,2))plt.plot(x,y1,color='r',linewidth=1.0,linestyle='--') plt.plot(x,y2,color='b',linewidth=5.0,linestyle='-') plt.show() # 上面的效果就是2條曲線被放到一個(gè)畫布中 效果如下 4、限制x軸，y軸的顯示范圍，為x軸和y軸添加描述，替換x軸和y軸的顯示信息 代碼如下 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 設(shè)置坐標(biāo)軸x = np.linspace(-3,3,100) y1 = x * 2 + 0.5 y2 = x ** 2 plt.figure(figsize=(6,6))plt.plot(x,y1,color='r',linewidth=1.0,linestyle='--') plt.plot(x,y2,color='b',linewidth=5.0,linestyle='-') # 限制x軸的顯示范圍plt.xlim((-1,2)) # 限制y軸的顯示范圍plt.ylim((-1,5)) # 給x軸加描述plt.xlabel('xxxxxx')# 給y軸加描述plt.ylabel('yyyyyy') # 替換一下橫坐標(biāo)的顯示temp = np.linspace(-2,2,11)plt.xticks(temp) # 替換縱坐標(biāo)的標(biāo)簽，用level0代替之前的-1plt.yticks([-1,0,1,2,3,4,5],['level0','level1','level2','level3','level4','level5','level6']) plt.show()效果如下 5、對邊框進(jìn)行設(shè)置，調(diào)整x軸和y軸的位置 代碼如下 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 設(shè)置坐標(biāo)軸x = np.linspace(-3,3,100) y1 = x * 2 + 0.5 y2 = x ** 2 plt.figure(figsize=(6,6))plt.plot(x,y1,color='r',linewidth=1.0,linestyle='--') plt.plot(x,y2,color='b',linewidth=5.0,linestyle='-') # 限制x軸的顯示范圍plt.xlim((-1,2)) # 限制y軸的顯示范圍plt.ylim((-1,5)) # 給x軸加描述plt.xlabel('xxxxxx')# 給y軸加描述plt.ylabel('yyyyyy') # 替換一下橫坐標(biāo)的顯示temp = np.linspace(-2,2,11)plt.xticks(temp) # 替換縱坐標(biāo)的標(biāo)簽，用level0代替之前的-1# plt.yticks([-1,0,1,2,3,4,5],['level0','level1','level2','level3','level4','level5','level6']) # 獲取邊框ax = plt.gca()# 設(shè)置右邊框的顏色為紅色ax.spines['right'].set_color('r') # 去掉上邊框ax.spines['top'].set_color(None) # 把x軸的刻度設(shè)置為bottomax.xaxis.set_ticks_position('bottom')# 把y軸的客戶設(shè)置為leftax.yaxis.set_ticks_position('left') # 設(shè)置x和y交匯的點(diǎn)，x軸是0，y是也是0，也就是x軸和y軸的都是0點(diǎn)交匯ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))ax.spines['left'].set_position(('data',0)) plt.show() 效果如下 6、為畫布添加圖例 代碼如下 #Auther Bob#--*--conding:utf-8 --*--import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 設(shè)置圖例x = np.linspace(-3, 3, 100)y1 = x * 2 + 0.5y2 = x ** 2plt.figure(figsize=(6, 6))# 首先要為兩條線分別取名，這里的逗號必須要有l(wèi)1, = plt.plot(x, y1, color='r', linewidth=1.0, linestyle='--')l2, = plt.plot(x, y2, color='b', linewidth=5.0, linestyle='-')# handles控制圖例中要說明的線# labels為兩條線分別取一個(gè)label# loc控制圖例的顯示位置，一般用best，由代碼為我們選擇最優(yōu)的位置即可plt.legend(handles=[l1, l2], labels=['test1', 'test2'], loc='best')# 限制x軸的顯示范圍plt.xlim((-1, 2))# 限制y軸的顯示范圍plt.ylim((-1, 5))# 給x軸加描述plt.xlabel('xxxxxx')# 給y軸加描述plt.ylabel('yyyyyy')# 替換一下橫坐標(biāo)的顯示temp = np.linspace(-2, 2, 11)plt.xticks(temp)# 替換縱坐標(biāo)的標(biāo)簽，用level0代替之前的-1plt.yticks([-1, 0, 1, 2, 3, 4, 5], ['level0', 'level1', 'level2', 'level3', 'level4', 'level5', 'level6'])# 為圖像加一個(gè)圖例，用來對圖像做說明plt.show()效果如下 7、為圖像添加描述 代碼如下 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 為圖像做標(biāo)注x = np.linspace(-3,3,100) y1 = x * 2 # y2 = x ** 2 plt.figure(figsize=(6,6)) plt.plot(x,y1,color='r',linewidth=1.0,linestyle='-') # 給x軸加描述plt.xlabel('xxxxxx')# 給y軸加描述plt.ylabel('yyyyyy') # ======================================================# 在x軸為x0，y軸為x0 * 2上畫一個(gè)點(diǎn)，這個(gè)點(diǎn)的顏色是紅色，大小為50，這個(gè)大小就是這個(gè)點(diǎn)顯示的大小x0 = 0.5y0 = x0 * 2# scatter是畫點(diǎn)的方法plt.scatter(x0,y0,color='g',s=50) # 畫線# 這條線是第一個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)為[x0,y0],第二個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)為[x0,-6]，后面就是設(shè)置線的風(fēng)格，線的顏色，線的寬度 plt.plot([x0,x0],[y0,-6],color='k',linestyle='--',linewidth=1.0) # 畫箭頭和描述 # xy代表我們的點(diǎn)# xytext代碼我們描述的位置，基于當(dāng)前的點(diǎn)，在x軸+30，在y軸-30# r'$2*x={n}$是我們要顯示的文字信息，格式必須要這樣# textcoords表示作為起點(diǎn)# fontsize表示設(shè)置字體大小# arrowprops設(shè)置箭頭# arrowstyle設(shè)置箭頭的樣式# connectionstyle設(shè)置風(fēng)格.2表示弧度plt.annotate(r'$2*0.5={n}$'.format(n = y0),xy=(x0,y0),xytext=(+30,-30),textcoords='offset points',fontsize=10,arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2')) # 顯示文字描述，從x軸為-1，y軸為2開始顯示，$$中就是要顯示的字符，這里如果要顯示空格，則需要轉(zhuǎn)義# fontdict設(shè)置字體plt.text(-1,2,r'$1\ 2\ 3\ 4$',fontdict={'size':16,'color':'r'}) # ========================================================= # 為圖像加一個(gè)圖例，用來對圖像做說明 plt.show() 效果如下 8、繪制散點(diǎn)圖 代碼如下 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 繪制散點(diǎn)圖# plt.scatter(np.arange(1,10,1),np.arange(10,19,1)) # plt.scatter(np.linspace(-3,3,10),np.linspace(-3,3,10)) x = np.random.normal(1,10,500)y = np.random.normal(1,10,500) print(x)# s設(shè)置點(diǎn)的大小# c是顏色# alpha是透明度plt.scatter(x,y,s=50,c='b',alpha=0.5)plt.show() 效果如下 9、繪制直方圖 代碼如下 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 繪制直方圖x = np.arange(10)y = x ** 2 + 10 # facecolor設(shè)置柱體的顏色# edgecolor設(shè)置邊框的顏色 plt.bar(x,y,facecolor='g',edgecolor='r') # 繪制翻轉(zhuǎn)過來的直方圖# plt.bar(x,-y) #顯示文字for x,y in zip(x,y): plt.text(x,y,'{f}'.format(f=y),ha='center',va='bottom')plt.show() 效果如下 10、一張畫布顯示多張圖像 代碼如下 #Auther Bob#--*--conding:utf-8 --*--import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# plt.figure()# 有一個(gè)兩行兩列的單元格，這個(gè)位于第一個(gè)單元格# plt.subplot(2,2,1)# 畫一條【0,0】-----》【1,1】的直線# plt.plot([0,1],[0,1])# 有一個(gè)兩行兩列的單元格，這個(gè)位于第一個(gè)單元格# plt.subplot(2,2,2)# 畫一條【0,0】-----》【1,1】的直線# plt.plot([0,1],[0,1])# 有一個(gè)兩行兩列的單元格，這個(gè)位于第一個(gè)單元格# plt.subplot(2,2,3)# 畫一條【0,0】-----》【1,1】的直線# plt.plot([1,0],[0,1])# plt.show()# 上面的例子，每張圖他顯示的大小是一樣的，我們想顯示不同的大小該怎么辦？plt.figure()# 有一個(gè)兩行三列的單元格，這個(gè)位于第一個(gè)單元格plt.subplot(2,1,1)# 畫一條【0,0】-----》【1,1】的直線plt.plot([0,1],[0,1])# 有一個(gè)兩行三列的單元格，這個(gè)位于第四個(gè)單元格，因?yàn)榈谝粋€(gè)單元格占了3個(gè)位子，所以這里就是第四個(gè)plt.subplot(2,3,4)# 畫一條【0,0】-----》【1,1】的直線plt.plot([0,1],[0,1])# 有一個(gè)兩行三列的單元格，這個(gè)位于第五個(gè)單元格plt.subplot(2,3,5)# 畫一條【0,0】-----》【1,1】的直線plt.plot([1,0],[0,1])plt.show() 效果如下 11、matplotlib模塊中的顏色和線條風(fēng)格，取自菜鳥教程 作為線性圖的替代，可以通過向 plot() 函數(shù)添加格式字符串來顯示離散值。 可以使用以下格式化字符。 字符 描述 '-' 實(shí)線樣式 '--' 短橫線樣式 '-.' 點(diǎn)劃線樣式 ':' 虛線樣式 '.' 點(diǎn)標(biāo)記 ',' 像素標(biāo)記 'o' 圓標(biāo)記 'v' 倒三角標(biāo)記 '^' 正三角標(biāo)記 '<' 左三角標(biāo)記 '>' 右三角標(biāo)記 '1' 下箭頭標(biāo)記 '2' 上箭頭標(biāo)記 '3' 左箭頭標(biāo)記 '4' 右箭頭標(biāo)記 's' 正方形標(biāo)記 'p' 五邊形標(biāo)記 '*' 星形標(biāo)記 'h' 六邊形標(biāo)記 1 'H' 六邊形標(biāo)記 2 '+' 加號標(biāo)記 'x' X 標(biāo)記 'D' 菱形標(biāo)記 'd' 窄菱形標(biāo)記 '|' 豎直線標(biāo)記 '_' 水平線標(biāo)記 以下是顏色的縮寫： 字符 顏色 'b' 藍(lán)色 'g' 綠色 'r' 紅色 'c' 青色 'm' 品紅色 'y' 黃色 'k' 黑色 'w' 白色 |
|
|
