NumPy Matplotlib

NumPy Matplotlib，Matplotlib 是 Python 的绘图库，它可以与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。本章介绍了 Matplotlib 的环境配置，以及如何使用 Matplotlib 绘制图像。

安装 Matplotlib

Windows 系统安装 Matplotlib
进入到 cmd 窗口下，执行以下命令：

python -m pip install -U pip setuptools
python -m pip install matplotlib

Linux 系统安装 Matplotlib
可以使用 Linux 包管理器来安装：

• Debian / Ubuntu：

  sudo apt-get install python-matplotlib

• Fedora / Redhat：

  sudo yum install python-matplotlib

Mac OSX 系统安装 Matplotlib
Mac OSX 可以使用 pip 命令来安装：

sudo python -mpip install matplotlib

安装完后，你可以使用 python -m pip list 命令来查看是否安装了 matplotlib 模块。

$ python -m pip list | grep matplotlib
matplotlib (1.3.1)

import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 

x = np.arange(1,11) 
y =  2  * x +  5 
plt.title("Matplotlib demo") 
plt.xlabel("x axis caption") 
plt.ylabel("y axis caption") 
plt.plot(x,y) plt.show()

以上实例中，np.arange() 函数创建 x 轴上的值。y 轴上的对应值存储在另一个数组对象 y 中。 这些值使用 matplotlib 软件包的 pyplot 子模块的 plot() 函数绘制，图形由 show() 函数显示。

图形中文显示

Matplotlib 默认情况不支持中文，我们可以使用以下简单的方法来解决：
首先下载字体（注意系统）：https://www.fontpalace.com/font-details/SimHei/
SimHei.ttf 文件放在当前执行的代码文件中：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib

# fname 为 你下载的字体库路径，注意 SimHei.ttf 字体的路径
zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="SimHei.ttf")

x = np.arange(1, 11)
y = 2 * x + 5
plt.title("极客教程 - 测试", fontproperties=zhfont1)

# fontproperties 设置中文显示，fontsize 设置字体大小
plt.xlabel("x 轴", fontproperties=zhfont1)
plt.ylabel("y 轴", fontproperties=zhfont1)
plt.plot(x, y)
plt.show()

执行输出结果如下图：

此外，我们还可以使用系统的字体：

from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib
a=sorted([f.name for f in matplotlib.font_manager.fontManager.ttflist])

for i in a:
    print(i)

打印出你的 font_manager 的 ttflist 中所有注册的名字，找一个看中文字体，例如：STFangsong(仿宋）,然后添加以下代码即可：

plt.rcParams['font.family']=['STFangsong']

作为线性图的替代，可以通过向 plot() 函数添加格式字符串来显示离散值。 可以使用以下格式化字符。

以下是颜色的缩写：

要显示圆来代表点，而不是上面示例中的线，请使用 ob 作为 plot() 函数中的格式字符串。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

x = np.arange(1,11)
y =  2  * x +  5
plt.title("Matplotlib demo")
plt.xlabel("x axis caption")
plt.ylabel("y axis caption")
plt.plot(x,y,"ob")
plt.show()

执行输出结果如下图：

绘制正弦波

以下实例使用 matplotlib 生成正弦波图。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
# 计算正弦曲线上点的 x 和 y 坐标
x = np.arange(0,  3  * np.pi,  0.1) 
y = np.sin(x)
plt.title("sine wave form")  
# 使用 matplotlib 来绘制点
plt.plot(x, y)
plt.show()

执行输出结果如下图：

pyplot.subplot()

pyplot.subplot() 函数允许你在同一图中绘制不同的东西，以下实例绘制正弦和余弦值:

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
# 计算正弦和余弦曲线上的点的 x 和 y 坐标 
x = np.arange(0,  3  * np.pi,  0.1) 
y_sin = np.sin(x) 
y_cos = np.cos(x)  
# 建立 subplot 网格，高为 2，宽为 1  
# 激活第一个 subplot
plt.subplot(2,  1,  1)  
# 绘制第一个图像 
plt.plot(x, y_sin) 
plt.title('Sine')  
# 将第二个 subplot 激活，并绘制第二个图像
plt.subplot(2,  1,  2) 
plt.plot(x, y_cos) 
plt.title('Cosine')  
# 展示图像
plt.show()

执行输出结果如下图：

pyplot.bar()

pyplot 子模块提供 bar() 函数来生成条形图,以下实例生成两组 x 和 y 数组的条形图。

from matplotlib import pyplot as plt 
x =  [5,8,10] 
y =  [12,16,6] 
x2 =  [6,9,11] 
y2 =  [6,15,7] 
plt.bar(x, y, align =  'center') 
plt.bar(x2, y2, color =  'g', align =  'center') 
plt.title('Bar graph') 
plt.ylabel('Y axis') 
plt.xlabel('X axis') 
plt.show()

执行输出结果如下图：

numpy.histogram()

numpy.histogram() 函数是数据的频率分布的图形表示。 水平尺寸相等的矩形对应于类间隔，称为 bin，变量 height 对应于频率。
numpy.histogram()函数将输入数组和 bin 作为两个参数。 bin 数组中的连续元素用作每个 bin 的边界。

import numpy as np 

a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27])
np.histogram(a,bins =  [0,20,40,60,80,100]) 
hist,bins = np.histogram(a,bins =  [0,20,40,60,80,100])  
print (hist) 
print (bins)

输出结果为：

[3 4 5 2 1]
[  0  20  40  60  80 100]

pyplot.plt()

Matplotlib 可以将直方图的数字表示转换为图形。 pyplot 子模块的 plt() 函数将包含数据和 bin 数组的数组作为参数，并转换为直方图。

from matplotlib import pyplot as plt 
import numpy as np  

a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27]) 
plt.hist(a, bins =  [0,20,40,60,80,100]) 
plt.title("histogram") 
plt.show()

执行输出结果如下图：