Matplotlib(嵩老师)

Matplotlib库

　　pyplot的plot()函数

　　plt.plot(x，y,fomat_sting,**kwargs)

　　　　x：X轴数据，列表或数组，可选

　　　　y：Y轴数据，列表或数组

　　　　fomat_sting：控制曲线的格式字符串，可选

　　　　　　由颜色字符，风格字符和标记字符组成

颜色字符	说明	颜色字符	说明
'b'	蓝色	'y'	黄色
'g'	绿色	'k'	黑色
'r'	红色	'w'	白色
'c'	青绿色 cyan	'#008000'	RGBM某颜色
'm'	洋红色 magenta	'0.8'	灰度值字符串

风格字符	说明
'_'	实线
'__'	破折线
'_.'	点划线
':'	虚线
'' ' '	无线条 （空或者空格，不会绘制任何线条）

 

标记字符	说明	标记字符	说明	标记字符	说明
'.'	点标记	'<'	左三角标记	'p'	实心五角标记
','	像素标记（极小点）	'1'	下花三角标记	'*'	星形标记
'o'	实心圈标记	'2'	上花三角标记	'h'	竖六边形标记
'v'	倒三角标记	'3'	左花三角标记	'H'	横六边形标记
'^'	上三角标记	'4'	右花三角标记	'+'	十字标记
'>'	右三角标记	's'	实心方形标记	'x'	x标记
'D'	菱形标记	'd'	瘦菱形标记	'|'	垂直线标记

 

　　　　**kwargs：第二组或更多(x，y,fomat_sting)

　　　　　　color：控制颜色，，color='green'

　　　　　　linestyle：线条风格，linestyle='dashed'

　　　　　　marker：标记风格，marker='o'

　　　　　　markerfacecolor：标记风格，markerfacecolor='blue'

　　　　　　markersize：标记风格，markersize=20

　　　　　　......

 

　　　　当绘制多条曲线时，各条曲线的X不能省略

 

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

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pyplot的中文显示：第一种方法

　　pyplot并不默认支持中文显示，需要rcParams修改字体实现

 

　　rcParams的属性

 

'font.family'	用于显示字体的名字	'YouYuan'	中文幼圆
'SimHei'	中文黑体	'STSong'	华文宋体
'Kaiti'	中文楷体	'font.style'	字体风，正常'normal'或斜体'italic'
'LiSu'	中文隶书	'font.size'	字体大小，整数字号或者'large','x-small'
'FangSong'	中文仿宋

 

 

pyplot的中文显示：第二种方法

　　在有中文输出的地方，增加一个属性：fontproperties

 

 

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pyplot的中文显示

　　文本显示函数

　　　　plt.xlabel() 对X轴增加文本标签

　　　　plt.ylabel() 对Y轴增加文本标签

　　　　plt.title() 对图形整体增加文本标签

　　　　plt.text() 在任意位置增加文本

plt.annotate(s,xy=arrow_crd,xytext=text_crd,arrowprops=dict)

　　　　在图形中增加带箭头的注释

 

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--')
 
plt.xlabel('横轴：时间'，fontproperties='SimHei',fontsize=15,color='green')
plt.ylabel('纵轴：振幅'，fontproperties='SimHei',fontsize=15)
plt.title(r'正弦波实例$y=cos(2pi x)$',fontproperties='SimHei',fontsize=25)
plt.text(2,1,r'$mu=100$',fontsize=15)
 
plt.axis([-1,6,-2,2])
plt.grid(True)
plt.show()

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pyplot的子绘图区域

plt.subplot2grid(GridSpec,CurSpes,colspan=1,rowspan=1)

　　理念：设定网格，选中网格，确定选中行列区域数量，编号从0开始

 

 

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小结：

关键：选取恰当的图形展示数据的含义