• Python matplotlib 学习-绘图函数


    1 所使用函数说明

    1) plot函数

    plt.plot(x,y,ls='--',lw =2,label='text')

    参数说明

    ● x:x轴上的数值。

    ● y:y轴上的数值。

    ● ls:折线图的线条风格。

    ● lw:折线图的线条宽度。

    ● label:标记图形内容的标签文本。

    2)scatter函数

    plt.scatter(x,y1,c="b",label="scatter figure")

    参数说明

    ● x:x轴上的数值。

    ● y:y轴上的数值。

    ● c:散点图中的标记的颜色。

    ● label:标记图形内容的标签文本。

    3)xlim,ylim函数 设置x、y轴坐标范围

    plt.xlim(xmin,xmax)

    参数说明

    ● xmin:x轴上的最小值。

    ● xmax:x轴上的最大值。

    平移性:上面的函数功能,调用签名和参数说明同样可以平移到函数ylim()

    4)xlabel,ylabel函数 设置x、y轴坐标标签

    plt.xlabel(string)

    参数说明

    ● string:标签文本内容。

    平移性:上面的函数功能,调用签名和参数说明同样可以平移到函数ylabel()上。

    5grid 绘制网络线

    plt.grid(linestyle=":",color="r")

    参数说明

    ● linestyle:网格线的线条风格。

    ● color:网格线的线条颜色。

    6axhline()axvline()函数 绘制平行于x轴的水平参考线

    plt.axhline(y=0.0,c="r",ls="--",lw=2)

    参数说明

    ● y:水平参考线的出发点。

    ● c:参考线的线条颜色。

    ● ls:参考线的线条风格。

    ● lw:参考线的线条宽度。

    平移性:上面的函数功能,调用签名和参数说明同样可以平移到函数axvline()

    7axvspan()axhspan()函数 绘制垂直/水平于x轴的参考区域

    plt.axvspan(xmin=1.0,xmax=2.0,facecolor="y",alpha=0.3)

    参数说明

    ● xmin:参考区域的起始位置。

    ● xmax:参考区域的终止位置。

    ● facecolor:参考区域的填充颜色。

    ● alpha:参考区域的填充颜色的透明度。

    平移性:上面的函数功能、调用签名和参数说明可以平移到函数axhspan()上。

    8)annotate()添加图形内容细节的指向型注释文本

    plt.annotate(string,xy=(np.pi/2,1.0),xytext=((np.pi/2)+.15,1.5),weight="bold",color="b",arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3",color="b"))

    参数说明

    ● string:图形内容的注释文本。

    ● xy:被注释图形内容的位置坐标。

    ● xytext:注释文本的位置坐标。

    ● weight:注释文本的字体粗细风格。

    ● color:注释文本的字体颜色。

    ● arrowprops:指示被注释内容的箭头的属性字典。

    9text()添加图形内容细节的无指向型注释文本

    plt.text(x,y,string,weight="bold",color="b")

    参数说明

    ● x:注释文本内容所在位置的横坐标。

    ● y:注释文本内容所在位置的纵坐标。

    ● string:注释文本内容。

    ● weight:注释文本内容的粗细风格。

    ● color:注释文本内容的字体颜色。

    10title()添加图形内容的标题

    参数说明

    ● string:图形内容的标题文本

    11legend()——标示不同图形的文本标签图例

    plt.legend(loc="lower left")

    参数说明

    ● loc:图例在图中的地理位置。

       

       

       

    # -*- coding: utf-8 -*-

    """

    Spyder Editor

       

    This is a temporary script file.

    """

       

    import numpy as np

       

    import matplotlib.pyplot as plt

       

    def main():

    x = np.linspace(0,2*np.pi,100)

    y = np.sin(x)

    y1 = np.cos(x)

    y2 = np.random.rand(100)

    # 创建一个图窗

    plt.figure(1)

    # 创建1*2图,并在第一个子图中绘制

    plt.subplot(2,1,1)

    # 绘制xy的关系,线型为虚线,线宽为2榜,颜色为红色,图例为y=sin(x)

    plt.plot(x,y,ls='--',lw=2,color='r',label='y=sin(x)')

    # 绘制xy的关系,并设置线形,线宽,颜色和图例

    plt.plot(x,y1,ls='-',lw=2,color='b',label='y=cos(x)')

    # 设置坐标边界

    plt.xlim(0,2*np.pi)

    plt.ylim(-1,1)

    # 设置网格颜色和线形

    plt.grid(linestyle=":",color = "black")

    # 绘制平行于x轴的水平参考线

    plt.axhline(y=0.5,c="green",ls="--",lw=2)

    # 绘制平行于y轴的水平参考线

    plt.axvline(x=0.5,c="green",ls="--",lw=2)

    # 绘制垂直于x轴的参考区域

    plt.axvspan(xmin=1.0,xmax=2.0,facecolor="y",alpha=0.1)

    # 绘制垂直于y轴的参考区域

    plt.axhspan(ymin=-0.75,ymax=0.0,facecolor="y",alpha=0.1)

    # 添加图形内容细节的指向型注释文本

    plt.annotate("maximum",xy=(np.pi/2,1.0),xytext=((np.pi/2)+1.0,.8),weight="bold",color="b",arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3",color="b"))

    # 添加图形内容细节的无指向型注释文本

    plt.text(0.10,0.09,"y=sin(x)",weight = "bold",color="purple")

    # 添加内容标题

    plt.title("Example of draw")

    # 设置图例显示位置

    plt.legend(loc = "lower left")

    # 创建1*2图,并在第2个子图中绘制

    plt.subplot(2,1,2)

    # 绘制散点图

    plt.scatter(x,y2,c="blue",marker="+",linewidths=2,alpha=0.5)

    plt.show()

       

    if __name__ == '__main__':

    main()

       

       

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Mr-Wangblogs/p/14108038.html
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