Matplotlib 入门

最近更新于 5月 5, 2024 2 分钟阅读时长编程

Pyplot 简介

matplotlib.pyplot 接口使得 matplotlib 可以像 MATLAB 那样工作，例如创建图片、在图片中创建绘图区域、在绘图区域中绘制线条等。

为了使用 matplotlib.pyplot API，首先需要导入该模块：

1import matplotlib.pyplot as plt

安装 Matplotlib

使用 conda 进行安装：

1conda install matplotlib

使用 pip 进行安装：

1pip install matplotlib

一个简单的示例

绘制正弦函数：

 1import numpy as np
 2import matplotlib.pyplot as plt
 3
 4# x 轴坐标
 5x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
 6
 7# y 轴坐标
 8y = np.sin(x)
 9
10# 创建图片和 axes
11_, ax = plt.subplots()
12
13# 绘制
14ax.plot(x, y)
15
16# 显示图片
17plt.show()

绘制简单的折线图

绘制一条简单的折线图：

1plt.plot([4, 1, 3, 2])     # 绘制折线图
2plt.ylabel('some numbers') # 设置 y 轴标签
3plt.show()                 # 显示图片

绘制平方函数：

1plt.plot(range(101), [i ** 2 for i in range(101)]) # 绘制折线图
2plt.xlabel('x')                                    # 设置 x 轴标签
3plt.ylabel('x^2')                                  # 设置 y 轴标签
4plt.show()                                         # 显示图片

绘制正弦函数：

1x = np.arange(0, 2 * np.pi, 0.1)      # x 轴坐标
2y = np.sin(x)                         # 计算 y 轴坐标
3plt.plot(x, y, 'k-', linewidth=1.5, ) # 绘制折线图，k- 为格式化字符串，其中 k 表示黑色，- 表示实线, 线宽为 1.5 像素
4plt.xlabel('x')                       # 设置 x 轴标签
5plt.ylabel('y')                       # 设置 y 轴标签
6plt.show()                            # 显示图片

pyplot 可以指定线的颜色和格式，默认的格式为 b-, 即蓝色实线，如果想要用其他图例，例如红色实心圆形，可以设置格式为 ro。

绘制散点图：

1plt.plot([i ** 2 for i in range(5)], 'ro') # 绘制散点图，格式为红色实心圆心
2plt.show()                                 # 显示图片

pyplot 兼容 numpy 里的数组，并且可以在一个图表里绘制多条曲线，示例如下：

1import numpy as np
2
3x = np.arange(-2., 2., 0.1)                               # x 轴坐标
4plt.plot(x, x, 'b-', x, x ** 2, 'r--', x , x ** 3, 'g-.') # 绘制 y = x, y = x^2 和 y = x^3 共三条曲线
5plt.show()                                                # 显示图片

绘制直方图

绘制人类智商分布的直方图：

 1mu, sigma = 100, 15                                       # 正态分布参数
 2x = mu + sigma * np.random.randn(10000)                   # x 轴坐标
 3plt.hist(x, 50, density=True, facecolor='g', alpha=0.75)  # 绘制密度直方图，桶数量为 50，颜色为绿色，alpha 值为 0.75
 4plt.xlabel('Smarts', fontsize=16, color='black')          # 设置 x 轴标签内容、字号、颜色
 5plt.ylabel('Probability', fontsize=16, color='black')     # 设置 y 轴标签内容、字号、颜色
 6plt.title('Histogram of IQ', fontsize=20)                 # 设置标题内容、字号
 7plt.text(45, .026, r'$\mu=100,\ \sigma=15$', fontsize=14) # 在指定位置绘制文本并设置字号
 8plt.axis([40, 160, 0, 0.03])                              # 设置 x 轴和 y 轴显示范围
 9plt.grid(True)                                            # 绘制网格
10plt.show()                                                # 显示图片

添加注解

 1t = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)                               # x 轴坐标
 2s = np.cos(2*np.pi*t)                                       # y 轴坐标
 3line, = plt.plot(t, s, lw=2)                                # 绘制折线图，线宽为 2 像素
 4plt.annotate('local max',                                   # 添加注解
 5             color = 'red',                                 # 颜色为红色
 6             fontsize=18,                                   # 字号为 18
 7             xy=(2, 1),                                     # 箭头坐标
 8             xytext=(3, 1.5),                               # 注解坐标
 9             arrowprops=dict(facecolor='red', shrink=0.01), # 设置箭头格式
10             )
11plt.ylim(-2, 2)                                             # 设置 y 轴显示范围
12plt.show()                                                  # 显示图片

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