• 实现一个最简单的plot函数调用:


    实现一个最简单的plot函数调用:

    复制代码
    1 import matplotlib.pyplot as plt
    2 
    3 y=pp.DS.Transac_open  # 设置y轴数据,以数组形式提供
    4 
    5 x=len(y)           # 设置x轴,以y轴数组长度为宽度
    6 x=range(x)      # 以0开始的递增序列作为x轴数据
    7 
    8 plt.plot(x,y)  #  只提供x轴,y轴参数,画最简单图形
    复制代码

    图形输出结果类似于:

    加入新方法:

    plt.figure() :自定义画布大小

    plt.subplot() :设置画布划分以及图像在画布上输出的位置

    复制代码
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    y=pp.DS.Transac_open  # 设置y轴数据,以数组形式提供
    
    x=len(y)           # 设置x轴,以y轴数组长度为宽度
    x=range(x)      # 以0开始的递增序列作为x轴数据
    
    #==============================
    plt.figure(figsize=(8,8),dpi=80)  # 画图之前首先设置figure对象,此函数相当于设置一块自定义大小的画布,使得后面的图形输出在这块规定了大小的画布上,其中参数figsize设置画布大小
    plt.subplot(221) # 将figure设置的画布大小分成几个部分,参数‘221’表示2(row)x2(colu),即将画布分成2x2,两行两列的4块区域,1表示选择图形输出的区域在第一块,图形输出区域参数必须在“行x列”范围                       ,此处必须在1和2之间选择——如果参数设置为subplot(111),则表示画布整个输出,不分割成小块区域,图形直接输出在整块画布上
    plt.plot(y,xx) # 在2x2画布中第一块区域输出图形
    plt.subplot(222) 
    plt.plot(y,xx)    #在2x2画布中第二块区域输出图形
    plt.show()
    plt.subplot(223)  #在2x2画布中第三块区域输出图形
    plt.plot(y,xx)
    plt.subplot(224)  # 在在2x2画布中第四块区域输出图形
    plt.plot(y,xx)
    #==============================
    
    plt.plot(x,y)  #  只提供x轴,y轴参数,画最简单图形
    复制代码

    输出结果:

    加入新方法:

    plt.xticks():设置x轴刻度的表现方式

    plt.xlim():设置x轴刻度的取值范围

    复制代码
     1 import matplotlib.pyplot as plt
     2 import numpy as nu
     3 
     4 y=pp.DS.Transac_open  # 设置y轴数据,以数组形式提供
     5 
     6 x=len(y)           # 设置x轴,以y轴数组长度为宽度
     7 x=range(x)      # 以0开始的递增序列作为x轴数据
     8 
     9 plt.figure(figsize=(8,8),dpi=80)  # 画图之前首先设置figure对象,此函数相当于设置一块自定义大小的画布,使得后面的图形输出在这块规定了大小的画布上,其中参数figsize设置画布大小
    10 plt.subplot(111) # 将figure设置的画布大小分成几个部分,参数‘221’表示2(row)x2(colu),即将画布分成2x2,两行两列的4块区域,1表示选择图形输出的区域在第一块,图形输出区域参数必须在“行x列”范围                       ,此处必须在1和2之间选择——如果参数设置为subplot(111),则表示画布整个输出,不分割成小块区域,图形直接输出在整块画布上
    11 plt.plot(y,x)
    12 #================================
    13 plt.xlim(0,1000)  #  设置x轴刻度范围,从0~1000
    14 plt.ylim(0,20)   # 设置y轴刻度的范围,从0~20
    15 
    16 plt.xticks(nu.linspace(0,1000,15,endpoint=True))  # 设置x轴刻度
    17 plt.yticks(nu.linspace(0,20,10,endpoint=True))  # 设置y轴刻度
    18 #numpy.linspace()方法返回一个等差数列数组,第一个参数表示等差数列的第一个数,第二个参数表示等差数列最后一个数,第三个参数设置组成等差数列的元素个数,endpoint参数设置最后一个数是否包含在该等差数列。数列中相邻元素间的步长值为随机
    19 如:nu.linspace(0,1000,15,endpoint=True)表示:第一个元素为0,最后一个数为1000,在这个 范围内,取15个值,构成一个等差数列,步长值随机,且1000包含在该数列中
    20 #================================
    21 plt.show()
    复制代码

    图形输出结果:

     修改plot方法,新加入参数:

    plt.plot(y,xx,color='red',linewidth=2.5,linestyle='-') # color参数设置曲线颜色,linewidth设置曲线宽度,linestyle设置曲线风格

    输出结果:

  • 相关阅读:
    云如何解决安全问题 狼人:
    存储安全 系统的最后一道防线 狼人:
    云安全仍是企业决策者最大担心 狼人:
    骇客宣称已入侵多家认证机构 波及微软、谷歌 狼人:
    盘点云计算服务中的隐患 狼人:
    云服务安全吗?美国政府用实际行动告诉你 狼人:
    微软高层称移动设备越多 对信息安全需更多考量 狼人:
    云计算需要让安全优先 狼人:
    金山网络两月被黑4次 入侵黑客留名挑衅 狼人:
    惠普推出全新企业级安全软件 狼人:
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xiaojikuaipao/p/8468989.html
Copyright © 2020-2023  润新知