python画图之plt.plot

(43条消息) matplotlib.pyplot.plot()参数详解_ims-的博客-CSDN博客_matplotlib plot

【python】Matplotlib作图常用marker类型、线型和颜色 - 大大西瓜吃不饱 - 博客园 (cnblogs.com)

plt.plot()函数详细介绍

import matplotlib.pyplot as plt
help(plt.plot)

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

参数	说明
x	X轴数据，列表或数组，可选
y	Y轴数据，列表或数组
format_string	控制曲线的格式字符串，可选
**kwargs	第二组或更多(x,y,format_string)，可画多条曲线

format_string 由颜色字符、风格字符、标记字符组成

• 颜色字符
  • 'b' 蓝色 'm' 洋红色 magenta
  • 'g' 绿色 'y' 黄色
  • 'r' 红色 'k' 黑色
  • 'w' 白色 'c' 青绿色 cyan
  • '#008000' RGB某颜色 '0.8' 灰度值字符串
  • 多条曲线不指定颜色时，会自动选择不同颜色
• 风格字符
  • '‐' 实线
  • '‐‐' 破折线
  • '‐.' 点划线
  • ':' 虚线
  • '' ' ' 无线条
• 标记字符
  • '.' 点标记
  • ',' 像素标记(极小点)
  • 'o' 实心圈标记
  • 'v' 倒三角标记
  • '^' 上三角标记
  • '>' 右三角标记
  • '<' 左三角标记

  • ``'.'`` point marker
    ``','`` pixel marker
    ``'o'`` circle marker
    ``'v'`` triangle_down marker
    ``'^'`` triangle_up marker
    ``'<'`` triangle_left marker
    ``'>'`` triangle_right marker
    ``'1'`` tri_down marker
    ``'2'`` tri_up marker
    ``'3'`` tri_left marker
    ``'4'`` tri_right marker
    ``'s'`` square marker
    ``'p'`` pentagon marker 五角星形
    ``'*'`` star marker
    ``'h'`` hexagon1 marker  六边形
    ``'H'`` hexagon2 marker
    ``'+'`` plus marker
    ``'x'`` x marker
    ``'D'`` diamond marker
    ``'d'`` thin_diamond marker
    ``'|'`` vline marker
    ``'_'`` hline marker

b = np.arange(5)
plt.plot(b,b*1.0,'g.-',b,b*1.5,'rx',b,b*2.0, 'b')
plt.show()

 

**kwargs : 第二组或更多(x,y,format_string)

color : 控制颜色, color='green'
linestyle : 线条风格, linestyle='dashed'
marker : 标记风格, marker='o'
markerfacecolor: 标记颜色, markerfacecolor='blue'
markersize: 标记尺寸, markersize=20

假如希望标记的颜色和线条的颜色不同，那么就这样用：

plt.plot(x,y,'g-')
plt.plot(x,y,'r.')
plt.show()

即，把plt.show()写在最后一句就行了。

坐标轴的设置：

(46条消息) Matplotlib数据可视化——设置坐标轴，原点，图例_量子孤岛的博客-CSDN博客_matplotlib坐标原点

今天突破了导轨和转台的调试程序，学习会Python娱乐一下
matplotlib库和MATLAB的数据可视化功能几乎是相同，只是因为人工智能的火爆以及使用方便深受大家喜爱。

1.基本使用
1.1figure图像
绘制单一函数的图像

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 1, 30)
y = 3*x + 1
plt.plot(x, y)
plt.show()

绘制两个函数

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-3, 3, 50) # 注意linspace不是linespace
y1 = 2*x+1
y2 = x**2+1 # 乘方注意和C的区别
# 绘制第一个函数
plt.figure()
plt.plot(x, y1)
# 绘制第二个函数
plt.figure(num=3, figsize=(6, 6))
plt.plot(x, y2)

plt.show()

绘制在同一坐标系中

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-3,3,50)
y1 = 2*x+1
y2 = x**2

#绘制在同一个figure中
plt.figure()
plt.plot(x, y1)
plt.plot(x, y2, color='violet', linewidth=3.0, linestyle='--') # 指定颜色,线宽和线型
plt.show()

1.2 坐标轴的设置
截取x,y的某一区间进行展示
设置x,y的标签
设置某一轴的刻度间隔划分
设置坐标值对应的相应含义并正则化设置字体格式
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-3,3,50)
y1 = 2*x+1
y2 = x**2

#绘制在同一个figure中
plt.figure()
plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2,color='red',linewidth = 2.0,linestyle = '--')#指定颜色,线宽和线型

#截取x,y的某一部分
plt.xlim((-1,2))
plt.ylim((-2,3))
#设置x,y的坐标描述标签
plt.xlabel("I am x")
plt.ylabel("I am y")
#设置x刻度的间隔
new_ticks = np.linspace(-1,2,5)
plt.xticks(new_ticks)
plt.yticks([-2, -1.5, 0, 1.5, 3],
[r'$Really\ bad\ \alpha$', r'$bad$', r'$normal$', r'$good$', r'$very\ good$'])#r表示正则化,$$表示用数学字体输出

plt.show()

移动坐标轴的位置
隐藏上下左右的某一个轴
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-3,3,50)
y1 = 2*x+1
y2 = x**2

#绘制在同一个figure中
plt.figure()
plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2,color='red',linewidth = 2.0,linestyle = '--')#指定颜色,线宽和线型

#截取x,y的某一部分
plt.xlim((-1,2))
plt.ylim((-2,3))
#设置x,y的坐标描述标签
plt.xlabel("I am x")
plt.ylabel("I am y")
#设置x刻度的间隔
new_ticks = np.linspace(-1,2,5)
plt.xticks(new_ticks)
plt.yticks([-2, -1.5, 0, 1.5, 3],
[r'$Really\ bad\ \alpha$', r'$bad$',
r'$normal$', r'$good$', r'$very\ good$'])
#r表示正则化,$$表示用数学字体输出
# gca = 'get current axis'
ax = plt.gca()#获取当前坐标的位置
#去掉坐标图的上和右 spine翻译成脊梁
ax.spines['right'].set_color('None')
ax.spines['top'].set_color('None')
#指定坐标的位置
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') # 设置bottom为x轴
ax.yaxis.set_ticks_position('left') # 设置left为x轴
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))#这个位置的括号要注意
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
plt.show()

1.3设置legend图例
最简单的方法就是在plot中打上label然后用legend( )方法实现

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-3,3,50)
y1 = 2*x+1
y2 = x**2

#绘制在同一个figure中
plt.figure()
plt.plot(x,y1,label='山高月小')
plt.plot(x,y2,color='red',linewidth = 2.0,linestyle = '--',label='水落石出')#指定颜色,线宽和线型

plt.legend()
plt.show()

如图所示，中文出现乱码，上网查了一下，需要在开头加上

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
1
2
这时显示正常了

更加高级的方法

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

x = np.linspace(-3,3,50)
y1 = 2*x+1
y2 = x**2

#绘制在同一个figure中
plt.figure()
l1, = plt.plot(x,y1,label='山高月小')#放在handles中l1一定要加，
l2, = plt.plot(x,y2,color='red',linewidth = 2.0,linestyle = '--',label='水落石出')

plt.legend(handles=[l1, l2,],labels=['小舟从此逝','江海寄余生'],loc='best')
plt.show()

如果只打印l1的图例，则修改

plt.legend(handles=[l1,],labels=['小舟从此逝',],loc='best')
1

未完待续~~
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