知一的指纹

Matplotlib学习

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%matplotlib inline
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
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plt.figure(figsize=(8,4))
<matplotlib.figure.Figure at 0x7f0c740ccd90>




<matplotlib.figure.Figure at 0x7f0c740ccd90>

figure创建一个绘图对象,figsize参数可以指定绘图对象的宽度和高度,单位为英寸。

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x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)
z = np.cos(x**2)
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plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2)
plt.plot(x,z,"b--",label="$cos(x^2)$")
[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f0c73e2ea90>]

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plot函数的调用方式很灵活,第一句将x,y数组传递给plot之后,用关键字参数指定各种属性:

  • label : 给所绘制的曲线一个名字,此名字在图示(legend)中显示。只要在字符串前后添加”$”符号,matplotlib就会使用其内嵌的latex引擎绘制的数学公式。
  • color : 指定曲线的颜色
  • linewidth : 指定曲线的宽度

第二句直接通过第三个参数”b–”指定曲线的颜色和线型。其中b表示蓝色,”–”表示线型为虚线。

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# plt.plot?
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plt.xlabel("Time(s)")
plt.ylabel("Volt")
plt.title("PyPlot First Example")
plt.ylim(-1.2,1.2)
plt.legend()
/usr/lib/python2.7/dist-packages/matplotlib/axes/_axes.py:519: UserWarning: No labelled objects found. Use label='...' kwarg on individual plots.
  warnings.warn("No labelled objects found. "

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  • xlabel : 设置X轴的文字
  • ylabel : 设置Y轴的文字
  • title : 设置图表的标题
  • ylim : 设置Y轴的范围
  • legend : 显示图示

最后调用plt.show()显示出我们创建的所有绘图对象。

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plt.show()

配置属性

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x = np.arange(0, 5, 0.1)
line, = plt.plot(x, x*x) # plot返回一个列表,通过line,获取其第一个元素
# 调用Line2D对象的set_*方法设置属性值
line.set_antialiased(False)

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# 同时绘制sin和cos两条曲线,lines是一个有两个Line2D对象的列表
lines = plt.plot(x, np.sin(x), x, np.cos(x))
# 调用setp函数同时配置多个Line2D对象的多个属性值
plt.setp(lines, color="r", linewidth=2.0)
[None, None, None, None]

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调用Line2D对象line的set_antialiased方法,关闭对象的反锯齿效果。或者通过调用plt.setp函数配置多个Line2D对象的颜色和线宽属性。

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line.get_linewidth()
plt.getp(lines[0], "color") # 返回color属性
plt.getp(lines[1]) # 输出全部属性
agg_filter = None
alpha = None
animated = False
antialiased or aa = True
axes = Axes(0.125,0.125;0.775x0.775)
children = []
clip_box = TransformedBbox(Bbox([[0.0, 0.0], [1.0, 1.0]]), Co...
clip_on = True
clip_path = None
color or c = r
contains = None
dash_capstyle = butt
dash_joinstyle = round
data = (array([ 0. ,  0.1,  0.2,  0.3,  0.4,  0.5,  0.6, ...
drawstyle = default
figure = Figure(432x288)
fillstyle = full
gid = None
label = _line1
linestyle or ls = -
linewidth or lw = 2.0
marker = None
markeredgecolor or mec = r
markeredgewidth or mew = 0.5
markerfacecolor or mfc = r
markerfacecoloralt or mfcalt = none
markersize or ms = 6.0
markevery = None
path = Path(array([[ 0.        ,  1.        ],        [ 0...
path_effects = []
picker = None
pickradius = 5
rasterized = None
sketch_params = None
snap = None
solid_capstyle = projecting
solid_joinstyle = round
transform = CompositeGenericTransform(TransformWrapper(Blended...
transformed_clip_path_and_affine = (None, None)
url = None
visible = True
xdata = [ 0.   0.1  0.2  0.3  0.4  0.5]...
xydata = [[ 0.          1.        ]  [ 0.1         0.995004...
ydata = [ 1.          0.99500417  0.98006658  0.95533649  ...
zorder = 2

绘制多轴图

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for idx, color in enumerate("rgbyck"):
plt.subplot(320+idx+1, axisbg=color)
plt.show()

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subplot将整个绘图区域等分为numRows行 * numCols列个子区域,然后按照从左到右,从上到下的顺序对每个子区域进行编号,左上的子区域的编号为1。如果numRows,numCols和plotNum这三个数都小于10的话,可以把它们缩写为一个整数,例如subplot(323)和subplot(3,2,3)是相同的。subplot在plotNum指定的区域中创建一个轴对象。如果新创建的轴和之前创建的轴重叠的话,之前的轴将被删除。

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plt.subplot(221) # 第一行的左图
plt.subplot(222) # 第一行的右图
plt.subplot(212) # 第二整行
plt.show()

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绘制散列图

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fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
t = ax.scatter(np.random.rand(20), np.random.rand(20))
fig.show()
/usr/lib/python2.7/dist-packages/matplotlib/figure.py:397: UserWarning: matplotlib is currently using a non-GUI backend, so cannot show the figure
  "matplotlib is currently using a non-GUI backend, "

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