Matplotlib Pyplot

Matplotlib Pyplot,Pyplot模块由一组命令式函数组成,因而matplotlib的使用方法和Matlab极为相似,通过pyplot函数操作或改动Figure对象,例如创建Figure对象和绘图区域、表示一条线或为图形添加标签等。Pyplot具有状态特征,它能够跟踪当前图形和绘图区域的状态,调用函数时,函数值对当前图形起作用。

一副简单的交互式图表

使用matplotlib生成图标很简单,三行代码可以搞定,如下所示:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1,2,3,4])
plt.show()

(1)首先导入pylot模块,将其命名为plt
(2)把要绘制其图像的一列整数传给plot()函数
(3)使用show()函数显示图表

如下所示,生成了一个Line2D对象,该对象为一条直线,它表示图表中各数据点的线性延申趋势。

Matplotlib Pyplot

如果只是将一个数字列表或者数组传递给plt.plot()函数,matplotlib会假定你所传入的是图表y值,于是将其跟一个序列的x值对应起来,x的取值依次为0,1,2,3,……。

通常图形表示的是一对对的(x, y),因此如果你想正确定义图表,必须定义两个数组,其中第一个数组为x轴的各个值,第二个数组为y轴的值。此外plot()函数还可以接收第三个参数,它描述的是数据点在图表中的显示方式。

绘制窗口工具栏

绘制窗口顶部是一条工具栏,各自的作用如下所示:
Matplotlib Pyplot

  • 重置为原始视图
  • 去往前/后一个视图
  • 用鼠标左键查看图形,用鼠标右键放大或缩小图形
  • 框选设定视图放大或缩小
  • 设置子图
  • 保存/导出图形
  • 编辑曲线或轴的相关参数

设置图形属性

如果不指定图表样式,matplotlib使用plt.plot()函数的默认设置绘制图像由如下特点:

  • 轴长与输入数据范围一致
  • 无标题和轴标签
  • 无图例
  • 用蓝色线条连接各数据点。

我们现在修改图形,用红点表示每一对(x, y),生成一副图像,如下所示:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16], 'ro')
plt.show()

输出结果如下所示:
Matplotlib Pyplot

可是使用列表[xmin, xmax, ymin, yman]定义好x轴和y轴的取值范围,把该列表作为参数传递给axis()函数,使用title()函数增加标题,如下所示:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.axis([0, 5, 0, 20])
plt.title("geek-docs.com")
plt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16], 'ro')
plt.show()

输出结果如下:
Matplotlib Pyplot

极客教程前面章节为大家介绍了:
Matplotlib 安装教程
Pandas 教程
Numpy 教程
Python 教程

欢迎大家阅读!!!

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