Matplotlib 如何使用pylab在给定的y值处绘制1d数据

在数据科学和机器学习中，数据可视化是进行数据探索和分析的重要步骤。Python中的Matplotlib是一个功能强大的绘图库，提供了广泛的绘图选项，包括线型图、柱状图、散点图、轮廓图等。在本文中，我们将学习如何使用pylab模块在给定的y值处绘制1d数据。

阅读更多：Matplotlib 教程

什么是pylab模块

pylab是Matplotlib中的一个子模块，它是由NumPy和Matplotlib库组成的集成模块，使用户可以在一个交互式环境中使用Matplotlib的所有功能。它提供了易于使用的绘图接口，并允许用户通过键入Python代码来控制图形的相应方面。

要使用pylab，我们需要在Python代码的开头导入它：

import pylab as plt

如何在给定的y值处绘制1d数据

要在给定的y值处绘制1d数据，我们可以使用Matplotlib中的plot函数。plot函数基本上需要两个数组作为其输入参数，一个数组包含x坐标值，另一个数组包含y坐标值。如果我们使用单独的y坐标数组，x坐标将默认为等距的整数数组。以下是一个简单的示例：

import numpy as np
import pylab as plt

y = np.array([1, 0, 3, 4, 5, 6, 3, 2, 0, 1])
x = np.arange(len(y))
plt.plot(x, y, 'o')
plt.show()

在这个例子中，我们首先定义了一个名为y的NumPy数组，它包含我们要绘制的1d数据。我们接着定义了一个名为x的等距数组，长度与y相同。然后，我们使用plot函数来绘制这两个数组。我们将字符’o’传递为plot函数的第三个参数，以指示使用圆圈标记点。

但是，这个示例中数据的y值是在整数上，而不是给定的y值上。我们可以通过减去一个常数值将这个数据移动到指定的y值上，从而在指定的y值处绘制1d数据。以下是一个展示如何在y = 2.5处绘制数据的示例：

y = np.array([1, 0, 3, 4, 5, 6, 3, 2, 0, 1]) - 2.5
x = np.arange(len(y))
plt.plot(x, y+2.5, 'o')
plt.axhline(y=2.5, color='red', linestyle='--')
plt.show()

在这个示例中，我们首先减去常数值2.5，将数据移动到y = 0上，然后通过分别添加2.5来移动绘图。我们使用了axhline函数来添加一个水平的红色虚线作为y = 2.5的指示线。plt.show()函数用于显示绘制结果。

如何在多个y值处绘制1d数据

我们有时需要在多个y值处绘制1d数据，这也非常简单。我们只需要为每个y值增加一个子图，并在每个子图中绘制一组x坐标和相应的y坐标数组。以下是一个展示如何在y = [2.5, 5.5, 8.5]处绘制数据的示例：

y_list = [2.5, 5.5, 8.5]
for i, y in enumerate(y_list):
    plt.subplot(len(y_list), 1, i+1)
    plt.plot(x, y_list[i] + y, 'o')
    plt.axhline(y=y_list[i], color='red', linestyle='--')
    plt.title("y={}".format(y_list[i]))

plt.tight_layout()
plt.show()

在这个示例中，我们首先定义了一个y_list列表，包含三个y值。接着，我们使用for循环为每个y值创建一个子图，在每个子图中绘制一组x坐标和相应的y坐标数组，并添加一个指示横线和一个子图标题。最后，我们使用plt.tight_layout()函数来调整子图的间距，以确保它们之间没有重叠。plt.show()函数用于显示绘制结果。