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Matplotlib – 简单绘图

Matplotlib – 简单绘图

在本章中，我们将学习如何用Matplotlib创建一个简单的图。

现在我们将在Matplotlib中显示一个简单的弧度角与正弦值的线图。首先，从Matplotlib软件包中导入Pyplot模块，作为惯例，它有一个别名plt。

import matplotlib.pyplot as plt
Bash

接下来我们需要一个数字数组来绘制。在NumPy库中定义了各种数组函数，可以用np的别名导入。

import numpy as np
Bash

我们现在使用NumPy库中的range()函数获得0到2π之间角度的ndarray对象。

x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
Bash

ndarray对象作为图形的x轴上的数值。要在y轴上显示的x中的角的相应正弦值由以下语句获得

y = np.sin(x)
Bash

使用plot()函数将两个数组的值绘制出来。

plt.plot(x,y)
Bash

你可以设置绘图标题，以及X和Y轴的标签。

You can set the plot title, and labels for x and y axes.
plt.xlabel("angle")
plt.ylabel("sine")
plt.title('sine wave')
Bash

Plot viewer窗口是由show()函数调用的-

plt.show()
Bash

完整的方案如下 –

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import math #needed for definition of pi
x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y)
plt.xlabel("angle")
plt.ylabel("sine")
plt.title('sine wave')
plt.show()
Bash

当上述一行代码被执行时，会显示以下图表—

Matplotlib - 简单绘图

现在，使用Jupyter笔记本与Matplotlib。

如前所述，从Anaconda导航器或命令行启动Jupyter笔记本。在输入单元中，输入Pyplot和NumPy的导入语句 –

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
Bash

要在笔记本内部显示绘图输出（而不是在单独的查看器中），请输入以下神奇的语句-

%matplotlib inline
Bash

将x作为ndarray对象，包含在0到2π之间的弧度的角度，将y作为每个角度的正弦值–获得。

import math
x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
y = np.sin(x)
Bash

设置x轴和y轴的标签以及绘图标题-

plt.xlabel("angle")
plt.ylabel("sine")
plt.title('sine wave')
Bash

最后执行plot()函数，在笔记本中生成正弦波显示（不需要运行show()函数）-

plt.plot(x,y)
Bash

在执行了最后一行代码后，显示了以下输出结果 −

Matplotlib - 简单绘图

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