• 数据可视化----matplotlib.pylot


    一.输入具体数

    plt.plot([3,1,4,5,2])   #自动生成y轴
    plt.ylabel("Grade")     #y轴的标签

    plt.savefig('test1',dpi=600) ##(名称,像素)存为文件,默认PNG格式,可以通过dpi修改输出质量
    plt.show() #显示图

      

     

    plt.plot([0,2,4,6,8],[3,1,4,5,2])
    plt.ylabel('y_grade')
    plt.xlabel('x_grade')
    plt.axis([-1,10,0,6])
    plt.show()
    plt.savefig('test2',dpi=600)
    

      

    二.分割画布

    def f(t):
        return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t)  ###定义衰减函数
    a = np.arange(0.0,5.0,0.02)              ###定义X轴坐标
    plt.subplot(211)                         ###分割画布为2行1列当前子区域为1
    plt.plot(a,f(a))                         ###画衰减函数
    
    plt.subplot(2,1,2)                       ###分割画布为2行1列当前子区域为2
    plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')      ###画余弦函数:关于a每个元素的函数
    plt.show()                               ###显示曲线
    

      

     三.plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)

    • x:X轴数据,列表 、数组    (可选: 如果没有就是y值对应索引)
    • y:Y轴数据,列表、数组
    • format_string:控制曲线的格式字符串,(可选)
    • **kwargs:第二组或更多t(x,y,format_string)    ----绘制多条曲线   必须给出x,y轴的数据

       一个plot绘制多条曲线:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    a = np.arange(10)
    plt.plot(a,a*1.5,a,a*2.5,a,a*3.5,a,a*4.5)
    plt.show()
    

      

      format_string:标记符的选择

    a = np.arange(10)                                               ###生成0-9的等差数列
    plt.plot(a,a*1.5,'go-',a,a*2.5,'rx',a,a*3.5,'*',a,a*4.5,'b-.')  ###生成多组x,y,并且确定各个曲线的标记符
    plt.show()
    

      

    四.标签及坐标轴

      全局更改字体:不要轻易更改全局字体

    import matplotlib
    matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Kaiti' ##显示中文,黑体
    matplotlib.rcParams['font.size'] = 20         ##字体大小20
    

      局部更改字体 

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    a = np.arange(0.0,5.0,0.02)
    plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')                                        #自动生成y轴     
    plt.xlabel("纵轴:时间",fontproperties = 'SimHei',fontsize = 20)             ##中文标签,需要增加属性
    plt.ylabel("纵轴:振幅",fontproperties = 'SimHei',fontsize = 20)             ##中文标签,需要增加属性
    plt.savefig('test1',dpi=600)                                               ##存为文件,默认PNG格式,可以通过dpi修改输出质量
    plt.show()
    

      

    详细的文本设置

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    a = np.arange(0.0,5.0,0.02)
    plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')                                        #自动生成y轴
    plt.xlabel("纵轴:时间",fontproperties = 'SimHei',fontsize = 20)             ##中文标签
    plt.ylabel("纵轴:振幅",fontproperties = 'SimHei',fontsize = 20)             ##中文标签
    plt.title(r'正弦函数$y=cos(2pi x)$',fontproperties = 'SimHei',fontsize = 15)               ##增加抬头
    plt.text(1.5,-1,r'任意位置增加文本',fontproperties = 'SimHei',fontsize=10)     ##x,y确定位置                                          ##任意位置增加文本
    ##文本,箭头位置,文本位置,箭头属性---箭头颜色(黑),缩颈shrink,箭头宽度2
    plt.annotate(r'$mu=100$',xy=(2,1),xytext=(3,1.5),
                 arrowprops=dict(facecolor = 'black',shrink=0.1,width=2))     ##在图形中增加带箭头的注解
    plt.axis([-1,6,-2,2])                                                      ##限制刻度范围
    plt.grid(True)                                                             ##显示背景网格
    plt.savefig('test1',dpi=600)                                               ##存为文件,默认PNG格式,可以通过dpi修改输出质量
    plt.show()
    

      

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/liuhuacai/p/11207349.html
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