<数据可视化>Matplotlib +

1.Matplotlib介绍

  Matplotlib 是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式。

  pylab 是 matplotlib 面向对象绘图库的一个接口。

  pylab模块里面集成了matplotlib和numpy,也可以导入pylab模块。
  模块导入:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

  或者

from pylab import *

1.1 简单的例子

from pylab import *
# 生成一个数组,类似range
a = np.arange(1,9,1)
# 例子1:正弦和余弦函数
# np.pi就是π,x→[-π,π],步长0.01
x = np.arange(-np.pi,np.pi,0.01)
y = np.sin(x)
y1 = np.cos(x)
plt.plot(x,y)
plt.plot(x,y1)
plt.show()

还有一种X的写法:

# endpoint:True一定包括终点,False不包括终点;x→[-π,π],生成256个值,包括终点
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)

图形如下

1.2  默认配置的内容

# 导入 matplotlib 的所有内容(nympy 可以用 np 这个名字来使用)
from pylab import *

# 创建一个 8 * 6 点(point)的图,并设置分辨率为 80
figure(figsize=(8,6), dpi=80)

# 创建一个新的 1 * 1 的子图,接下来的图样绘制在其中的第 1 块(也是唯一的一块)
subplot(1,1,1)

X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
C,S = np.cos(X), np.sin(X)

# 绘制余弦曲线,使用蓝色的、连续的、宽度为 1 (像素)的线条
plot(X, C, color="blue", linewidth=1.0, linestyle="-")

# 绘制正弦曲线,使用绿色的、连续的、宽度为 1 (像素)的线条
plot(X, S, color="green", linewidth=1.0, linestyle="-")

# 设置横轴的上下限
xlim(-4.0,4.0)

# 设置横轴记号
xticks(np.linspace(-4,4,9,endpoint=True))

# 设置纵轴的上下限
ylim(-1.0,1.0)

# 设置纵轴记号
yticks(np.linspace(-1,1,5,endpoint=True))

# 以分辨率 72 来保存图片
savefig("0001png",dpi=72)

# 在屏幕上显示
show()

图形如下:

 

原文地址:https://www.cnblogs.com/shuimohei/p/10739556.html

时间: 2024-10-14 12:21:55

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python matplotlib 绘图

饼图 import matplotlib.pyplot as plt # The slices will be ordered and plotted counter-clockwise. labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs' sizes = [15, 30, 45, 10] colors = ['yellowgreen', 'gold', 'lightskyblue', 'lightcoral'] explode = (0, 0.1, 0, 0) #

matplotlib

前导: 安装 numpy http://sourceforge.net/projects/numpy/files/ http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.7.2/numpy-1.7.2-win32-superpack-python2.7.exe/download 安装 SciPy http://sourceforge.net/projects/scipy/files/ http://sourceforge.net/projects

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python pandas numpy matplotlib 常用方法及函数

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ---------------numpy----------------------- arr = np.array([1,2,3], dtype=np.float64) np.zeros((3,6)) np.empty((2,3,2)) np.arange(15) arr.dtype arr.ndim arr.shape arr.astype(np.in

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1. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f1(t):     #根据横坐标t,定义第一条曲线的纵坐标     return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t) def f2(t):     #根据横坐标t,定义第二条曲线的纵坐标     return np.sin(2*np.pi*t)*np.cos(3*np.pi*t) #定义很坐标的值,来自于np.arange(0.0,5.0,0.02), #.

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Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形. 条形图 #coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] label = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5'] x = sorted([1234, 221, 765, 124, 2312]

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