matplotlib使用样例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.gridspec as gridspec
from matplotlib import animation

def drawLine():
    x=np.linspace(-1,1,50)
    y = 2 * x + 1
    #simple demo
    plt.figure()
    plt.plot(x,y)
    plt.show()

def drawCurveLine():
    x=np.linspace(-3,3,50)
    y1=2*x+1
    y2=x**2
    plt.figure(num=3,figsize=(8,5))
    plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
    plt.plot(x,y2)
    plt.show()

def drawCurveLine02():
    x = np.linspace(-3, 3, 50)
    y1 = 2 * x + 1
    y2 = x ** 2
    plt.figure(num=3, figsize=(8, 5))
    plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
    plt.plot(x, y2)

    #设置x,y轴坐标范围、坐标轴名称
    plt.xlim((-1, 2))
    plt.ylim((-2, 3))
    plt.xlabel('I am x')
    plt.ylabel('I am y')
    plt.show()

def drawCurveLine03():
    x = np.linspace(-3, 3, 50)
    y1 = 2 * x + 1
    y2 = x ** 2
    plt.figure(num=3, figsize=(8, 5))
    plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
    plt.plot(x, y2)

    plt.xlim((-1, 2))
    plt.ylim((-2, 3))
    # 设置刻度名称
    plt.yticks([0,1,2],[r'$really bad$',r'$normal$',r'$good$'])
    plt.xlabel('I am x')
    plt.ylabel('I am y')
    plt.show()

def drawCurveLine04():
    x = np.linspace(-3, 3, 50)
    y1 = 2 * x + 1
    y2 = x ** 2
    plt.figure(num=3, figsize=(8, 5))
    plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
    plt.plot(x, y2)

    plt.xlim((-1, 2))
    plt.ylim((-2, 3))
    plt.yticks([0,1,2],[r'$really bad$',r'$normal$',r'$good$'])

    # 设置边框颜色，默认是白色
    ax = plt.gca()
    ax.spines['right'].set_color('green')
    ax.spines['top'].set_color('green')
    plt.xlabel('I am x')
    plt.ylabel('I am y')
    plt.show()

def drawCurveLine05():
    x = np.linspace(-3, 3, 50)
    y1 = 2 * x + 1
    y2 = x ** 2
    plt.figure(num=3, figsize=(8, 5))
    plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
    plt.plot(x, y2)

    plt.xlim((-1, 2))
    plt.ylim((-2, 3))
    plt.yticks([0,1,2],[r'$really bad$',r'$normal$',r'$good$'])
    ax = plt.gca()
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    #设置刻度显示位置
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
    #设置spine-bottom位置
    ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
    ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

    plt.xlabel('I am x')
    plt.ylabel('I am y')
    plt.show()

def drawCurveLine06():
    x = np.linspace(-3, 3, 50)
    y1 = 2 * x + 1
    y2 = x ** 2
    plt.figure(num=3, figsize=(8, 5))
    plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--',label='linear line')
    plt.plot(x, y2,label='square line')
    #显示图例
    plt.legend(loc='upper right')

    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('y')
    plt.show()

def drawCurveLine07():
    x = np.linspace(-3, 3, 50)
    y1 = 2 * x + 1
    y2 = x ** 2
    plt.figure(num=3, figsize=(8, 5))
    line1=plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
    line2=plt.plot(x, y2)
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('y')

    #显示图例
    plt.legend(labels=['up','down'],loc='best')
    plt.show()

def drawCurveLine08():
    x = np.linspace(-3, 3, 50)
    y = 2 * x + 1
    plt.figure(num=3, figsize=(8, 5))
    plt.plot(x, y)
    x0=1
    y0=2*x0+1
    plt.plot([x0,x0,],[0,y0,],'k--',linewidth=2.5)
    #plt.plot([1, 1, ], [0, 3, ], 'k--', linewidth=2.5)
    #标记点（1,3）
    plt.scatter([x0,],[y0,],s=50,color='b')
    #plt.scatter([1, ], [3, ], s=100, color='b')
    #标注点（1,3）
    plt.annotate(r'$2x+1=%s$'%y0,xy=(x0,y0),xycoords='data',xytext=(+30,-30),
                 textcoords='offset points',fontsize=16,
                 arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2'))

    #添加注释text
    plt.text(-3,3,r'$This is the some text. musigma_ialpha_t$',fontdict={'size':'16','color':'r'})
    ax = plt.gca()
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    ax.spines['left'].set_position(('data',0))
    ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
    plt.show()

def drawCurveLine09():
    x = np.linspace(-3,3,50)
    y = 0.1*x
    plt.figure()
    # 在 plt 2.0.2 或更高的版本中, 设置 zorder 给 plot 在 z 轴方向排序
    plt.plot(x,y,linewidth=60,zorder=1)

    ax=plt.gca()
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
    ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))

    for label in ax.get_xticklabels()+ax.get_yticklabels():
        #重新调节字体大小
        label.set_fontsize(12)
        #设置目的内容的透明度相关参，facecolor调节 box 前景色，edgecolor 设置边框， 本处设置边框为无，alpha设置透明度
        label.set_bbox(dict(facecolor='white',edgecolor='None',alpha=0.7,zorder=2))
    plt.show()

#散点图
def drawRandomPoint():
    n=1024
    x=np.random.normal(0,1,n)
    y=np.random.normal(0,1,n)
    t=np.arctan2(y,x)

    #x,y为位置，s是指size,c为颜色，alpha 为透明度
    plt.scatter(x,y,s=75,c=t,alpha=.5)
    plt.xlim(-1.5,1.5)
    plt.xticks(())#忽略（隐藏） xticks
    plt.ylim(-1.5,1.5)
    plt.yticks(())#忽略（隐藏） yticks
    plt.show()

def drawBar():
    n=12
    x=np.arange(n)
    y1=(1-x/float(n))*np.random.uniform(0.5,1.0,n)
    y2=(1-x/float(n))*np.random.uniform(0.5,1.0,n)

    #画柱状图
    plt.bar(x,+y1,facecolor='#9999ff',edgecolor='white')
    plt.bar(x,-y2,facecolor='#ff9999',edgecolor='white')
    #添加文本
    for X,Y in zip(x,y1):
        plt.text(X,Y+0.1,'%.2f'%Y,ha='center',va='top')
    for X,Y in zip(x,y2):
        plt.text(X,-Y-0.1,'%.2f'%Y,ha='center',va='bottom')
    plt.xlim(-5,n)
    plt.xticks(())
    plt.ylim(-1.25,1.25)
    plt.yticks(())
    plt.show()

def f(x,y):
    #the height function
    return (1-x/2+x**5+y**3)*np.exp(-x**2-y**2)
#等高线
def drawContours():
    n=256
    x=np.linspace(-3,3,n)
    y=np.linspace(-3,3,n)
    #在二维平面中将每一个x和每一个y分别对应起来，编织成栅格
    X,Y=np.meshgrid(x,y)
    #使用函数plt.contourf把颜色加进去
    #位置参数分别为：X, Y, f(X,Y),透明度0.75，并将 f(X,Y) 的值对应到color map的暖色组中寻找对应颜色
    #8代表等高线的密集程度
    C=plt.contour(X,Y,f(X,Y),8,alpha=.75,cmap=plt.cm.hot)

    #添加高度数字
    plt.clabel(C,inline=True,fontsize=10)
    plt.xticks(())
    plt.yticks(())
    plt.show()

#矩形图
def drawMatrix():
    a = np.array([0.313660827978, 0.365348418405, 0.423733120134,
                  0.365348418405, 0.439599930621, 0.525083754405,
                  0.423733120134, 0.525083754405, 0.651536351379]).reshape(3, 3)
    # imshow 内插法 ,origin='lower'代表的就是选择的原点的位置
    plt.imshow(a,interpolation='nearest',cmap='bone',origin='lower')
    #添加一个colorbar,shrink参数，使colorbar的长度变短为原来的92%
    plt.colorbar(shrink=.92)
    plt.xticks(())
    plt.yticks(())
    plt.show()

def draw3D():
    fig = plt.figure()
    ax = Axes3D(fig)
    x = np.arange(-4,4,0.25)
    y = np.arange(-4,4,0.25)
    #将 X 和 Y 编织成栅格
    x,y = np.meshgrid(x,y)
    r = np.sqrt(x**2+y**2)
    #高
    z = np.sin(r)
    #画三维曲面，并将一个 colormap rainbow 填充颜色，之后将三维图像投影到 XY 平面上做一个等高线图
    #rstride 和 cstride 分别代表 row 和 column 的跨度。
    ax.plot_surface(x,y,z,rstride=1,cstride=1,cmap=plt.get_cmap('rainbow'))

    #添加投影
    ax.contour(x,y,z,zdir='z',offset=-1,cmap=plt.get_cmap('rainbow'))
    plt.show()

#均匀图中图
def drawBySubplot():
    plt.figure()
    #表示将整个图像窗口分为2行2列, 当前位置为1
    plt.subplot(2,2,1)
    #在第1个位置创建一个小图.
    plt.plot([0,1],[0,1])

    plt.subplot(2,2,2)
    plt.plot([0,1],[0,2])

    plt.subplot(2,2,3)
    plt.plot([0,1],[0,3])

    plt.subplot(2,2,4)
    plt.plot([0,1],[0,4])

    plt.show()

#不均匀图中图
def drawBySubplot02():
    plt.figure()
    plt.subplot(2,1,1)
    plt.plot([0,1],[0,1])

    plt.subplot(2,3,4)
    plt.plot([0,1],[0,2])

    #235等效于2,3,5
    plt.subplot(235)
    plt.plot([0,1],[0,3])

    plt.subplot(236)
    plt.plot([0,1],[0,4])

    plt.show()

#分格显示
def drawBySubplot2grid():
    plt.figure()
    #创建第1个小图, (3,3)表示将整个图像窗口分成3行3列, (0,0)表示从第0行第0列开始作图，colspan=3表示列的跨度为3, rowspan=1表示行的跨度为1. colspan和rowspan缺省, 默认跨度为1
    ax1 = plt.subplot2grid((3,3),(0,0),colspan=3)
    #画图
    ax1.plot([1,2],[1,2])
    #设置小图的标题
    ax1.set_title('ax1_title')

    ax2 = plt.subplot2grid((3,3),(1,0),colspan=2)
    ax3 = plt.subplot2grid((3,3),(1,2),colspan=2)
    ax4 = plt.subplot2grid((3,3),(2,0))
    ax5 = plt.subplot2grid((3,3),(2,1))

    ax4.scatter([1,2],[2,2])
    ax4.set_xlabel('ax4_x')
    ax4.set_ylabel('ax4_y')

    plt.show()

#分格显示02
def drawByGridspec():
    plt.figure()
    gs = gridspec.GridSpec(3,3)
    ax6 = plt.subplot(gs[0,:])
    ax7 = plt.subplot(gs[1,:2])
    ax8 = plt.subplot(gs[1:,2])
    ax9 = plt.subplot(gs[-1,0])
    ax10 = plt.subplot(gs[-1,-2])
    plt.show()

#分格显示03
def drawBySubplots():
    #建立一个2行2列的图像窗口，sharex=True表示共享x轴坐标, sharey=True表示共享y轴坐标. ((ax11, ax12), (ax13, ax14))表示第1行从左至右依次放ax11和ax12, 第2行从左至右依次放ax13和ax14.
    f,((ax11,ax12),(ax13,ax14))=plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True)
    #创建一个散点图.
    ax11.scatter([1,2],[1,2])
    #紧凑显示图像
    plt.tight_layout()
    plt.show()

#图中图
def drawPlotInPlot():
    fig = plt.figure()
    x = [1,2,3,4,5,6,7]
    y = [1,3,4,2,5,8,6]
    #绘制大图,设置大图左下角的位置以及宽高
    left,bottom,width,height=0.1,0.1,0.8,0.8
    ax1 = fig.add_axes([left,bottom,width,height])
    #颜色为r(red)
    ax1.plot(x,y,'r')
    ax1.set_xlabel('x')
    ax1.set_ylabel('y')
    ax1.set_title('title')

    #绘制小图
    left,bottom,width,height=0.2,0.6,0.25,0.25
    ax2 = fig.add_axes([left,bottom,width,height])
    ax2.plot(y,x,'b')
    ax2.set_xlabel('x')
    ax2.set_ylabel('y')
    ax2.set_title('title inside 1')

    plt.axes([0.6,0.2,0.25,0.25])
    plt.plot(y[::-1],x,'g') #对y进行了逆序处理
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('y')
    plt.title('title inside 2')
    plt.show()

#次坐标
def multiXandY():
    x = np.arange(0,10,0.1)
    y1 = 0.05*x**2
    y2 = -1 *y1
    fig,ax1=plt.subplots()
    #对ax1调用twinx()方法，生成如同镜面效果后的ax2
    ax2=ax1.twinx()
    ax1.plot(x,y1,'g-') #green,solid line
    ax1.set_xlabel('X data')
    ax1.set_ylabel('Y1 data',color='g')
    ax2.plot(x,y2,'b-')#blue
    ax2.set_ylabel('Y2 data',color='b')
    plt.show()

def drawAnimation():
    fig, ax = plt.subplots()
    x = np.arange(0, 2 * np.pi, 0.01)
    line, = ax.plot(x, np.sin(x))

    def animateX(i):
        line.set_ydata(np.sin(x + i / 10.0))

    def init():
        line.set_ydata(np.sin(x))

    ani = animation.FuncAnimation(fig=fig,
                                  func=animateX,
                                  frames=100,
                                  init_func=init,
                                  interval=20,
                                  blit=False)
    plt.show()
    #ani.save('basic_animation.htm',fps=30,extra_args=['-vcodec','libx264'])


drawAnimation()

代码整理来源：https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/plt/2-1-basic-usage/

官网教程：https://matplotlib.org/tutorials/index.html

官网API文档：https://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html