本帖最后由 尹亮 于 2018-10-8 16:52 编辑
使用 Matplotlib 可以很方便的生成各种类型的图像,比如直方图、条形图、散点图等。
使用简单的下列代码,便可以实现一个简单的图形。[Python] 纯文本查看 复制代码 import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.arange(100, 201)
plt.plot(data)
plt.show()
- 通过np.arange(100, 201)生成一个[100, 200]之间的整数数组,它的值是:[100, 101, 102, … , 200]
- 通过matplotlib.pyplot将其绘制出来。很显然,绘制出来的值对应了图中的纵坐标(y轴)。而matplotlib本身为我们设置了图形的横坐标(x轴):[0, 100],因为我们刚好有100个数值
- 通过plt.show()将这个图形显示出来
有的时候我们需要在一张图片中有多个图形,我们可以使用下面的代码。[Python] 纯文本查看 复制代码 import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.arange(100, 201)
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(data)
data2 = np.arange(200, 301)
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(data2)
plt.show()
这段代码中,除了subplot函数之外都是我们熟悉的内容。subplot函数的前两个参数指定了subplot数量,即:它们是以矩阵的形式来分割当前图形,两个整数分别指定了矩阵的行数和列数。而第三个参数是指矩阵中的索引。
下面介绍两种常见的图片:线形图与散点图[Python] 纯文本查看 复制代码 import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3], [3, 6, 9], '-r')
plt.plot([1, 2, 3], [2, 4, 9], ':g')
plt.show()
得到的图形如下:
说明:
- plot函数的第一个数组是横轴的值,第二个数组是纵轴的值,所以它们一个是直线,一个是折线;
- 最后一个参数是由两个字符构成的,分别是线条的样式和颜色。前者是红色的直线,后者是绿色的点线。
下面进行介绍散点图:
[Python] 纯文本查看 复制代码 import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
N = 20
plt.scatter(np.random.rand(N) * 100,
np.random.rand(N) * 100,
c='r', s=100, alpha=0.5)
plt.scatter(np.random.rand(N) * 100,
np.random.rand(N) * 100,
c='g', s=200, alpha=0.5)
plt.scatter(np.random.rand(N) * 100,
np.random.rand(N) * 100,
c='b', s=300, alpha=0.5)
plt.show()
这段代码说明如下: - 这幅图包含了三组数据,每组数据都包含了20个随机坐标的位置
- 参数c表示点的颜色,s是点的大小,alpha是透明度
以上已经了解了Matplotlib的大致使用,想继续学习可以参考官方网址。
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