秒懂matplotlib可视化

本文主要以matplotlib 及环境配置，数据图的组成结构，matplotlib 对应的名称以及常见的数据绘图类型与绘制方法进行简单描述，为方便大家学习，欢迎大家CSND【码龙社】，您将在同步获取最新文章，一同成长。

Matplotlib安装配置

pip install numpy

pip install scipy

pip install matplotlib

2. 可视化图的基本结构

a)Data:数据区，包括数据点、描绘形状

b)Axis:坐标轴，包括X轴、Y轴及其标签、刻度尺及其标签

c)Title:标题，数据图的描述

d)Legend:图例，区分图中包含的多种曲线或不同分类的数据

3. 画图

4. 代码实例演示

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

frompylabimport *

#定义数据部分

x=np.arange(0.,10,0.2)

y1=np.cos(x)

y2=np.sin(x)

y3=np.sqrt(x)

#绘制3条函数曲线

plt.plot(x, y1,color='blue',linewidth=1.5,linestyle='-',marker='.',label=r'$y = cos$')

plt.plot(x, y2,color='green',linewidth=1.5,linestyle='-',marker='*',label=r'$y = sin$')

plt.plot(x, y3,color='m',linewidth=1.5,linestyle='-',marker='x',label=r'$y = \sqrt$')

#坐标轴上移

ax=plt.subplot(111)

ax.spines['right'].set_color('none')#去掉右边的边框线

ax.spines['top'].set_color('none')#去掉上边的边框线

#移动下边边框线，相当于移动X轴

ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')

ax.spines['bottom'].set_position(('data',))

#移动左边边框线，相当于移动y轴

ax.yaxis.set_ticks_position('left')

ax.spines['left'].set_position(('data',))

#设置x, y轴的刻度取值范围

plt.xlim(x.min()*1.1, x.max()*1.1)

plt.ylim(-1.5,4.0)

#设置x, y轴的刻度标签值

plt.xticks([2,4,6,8,10], [r'2',r'4',r'6',r'8',r'10'])

plt.yticks([-1.0,0.0,1.0,2.0,3.0,4.0],

[r'-1.0',r'0.0',r'1.0',r'2.0',r'3.0',r'4.0'])

#设置标题、x轴、y轴

plt.title(r'$the \ function \ figure \ of \ cos(), \ sin() \ and \ sqrt()$',fontsize=19)

plt.xlabel(r'$the \ input \ value \ of \ x$',fontsize=18,labelpad=88.8)

plt.ylabel(r'$y = f(x)$',fontsize=18,labelpad=12.5)

plt.text(4,1.68,r'$x \in [0.0, \ 10.0]$',color='k',fontsize=15)

plt.text(4,1.38,r'$y \in [-1.0, \ 4.0]$',color='k',fontsize=15)

#特殊点添加注解

plt.scatter([8,],[np.sqrt(8),],50,color='m')#使用散点图放大当前点

plt.annotate(r'$2\sqrt$',xy=(8, np.sqrt(8)),xytext=(8.5,2.2),fontsize=16,color='#090909',arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3, rad=0.1',color='#090909'))

plt.legend(['cos(x)','sin(x)','sqrt(x)'],loc='upper right')

#显示网格线

plt.grid(True)

plt.show()#显示

# savefig('../figures/plot3d_ex.png',dpi=48) #保存，前提目录存在